نبذة مختصرة : Même si le rôle des connaissances en mémoire à long terme (MLT) dans des tâches de mémoire de travail (MT) est bien démontrée, la nature de ces interactions entre MT et MLT sémantique reste encore peu comprise (Cowan, 2019 ; Hoffman et al., 2012). Alors que certains modèles théoriques considèrent que cette intervention indique une activation temporaire et directe de la MLT lors du maintien en MT, d’autres considèrent que la MLT n’intervient que lors du rappel, afin de reconstruire les traces mnésiques dégradées (Kowialiewski & Majerus, 2018). L’objectif de cette étude est d’examiner dans quelle mesure les connaissances sémantiques en MLT sont temporairement activées lors de la phase de maintien en MT, en déterminant, via la technique IRMf, si les marqueurs cérébraux des connaissances sémantiques sont observables lors de cette phase en MT verbale. Vingt-deux participants sains (18-35 ans) ont réalisé cette étude. Les signaux cérébraux multivariés de quatre catégories sémantiques ont été déterminés via une tâche d’activation sémantique implicite (lecture à voix haute de mots relevant de quatre catégories sémantiques). Ensuite, les sujets devaient maintenir des mots dans une tâche de MT verbale, ces mots étant les noms des quatre catégories sémantiques implicitement activés dans la tâche précédente. Via des analyses de patterns multi-voxels, nous avons pu distinguer les quatre catégories sémantiques à la fois dans la tâche d’activation sémantique et lors du maintien dans la tâche de MT (facteurs Bayésiens BF10>23268.92 et BF10>4.45, respectivement, pour toutes les classifications pour une comparaison par rapport au niveau du hasard). Par contre, en tentant de prédire les catégories sémantiques entre les deux tâches, les taux de prédiction ne dépassaient pas le niveau du hasard, indiquant que les signaux cérébraux multivariés associés aux noms de catégories sémantiques dans la tâche de MT et associés aux catégories sémantiques dans la tâche sémantique implicite diffèrent. Ces résultats indiquent que les ...
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