ワーキングメモリトレーニング論文
この論文の疑問点と考察感想を述べていきます（あくまで主観、個人の感想程度）
補足資料ESM3でgが効果量で、
gが0.2であれば効果量小、0.5であれば効果量中、0.8であれば効果量大、（0.3が効果ありのミニマムスタンダードで、それ未満は統計的に無意味）
各々の研究によって結構効果があるという結果がでてる印象
しっかりとコントロール群との対比をしてる研究も沢山あるようにみえる
研究によっては一般知能にもしっかりと効果がでてるのもある
補足資料ESM3をみる限り、transfer measure のdomainが①Nbackと②その他のワーキングメモリと③認知制御と④一般知能に分類されてるが、この4つごとにefect size測ったかどうかが不明
研究によって結果の差が大きい
一般知能にめちゃくちゃ効果出てるっぽいのもある
その他のワーキングメモリについて、ワーキングメモリの中でも、言葉とか位置とか色々な側面があるので、ワーキングメモリに対する効果量を分析するなら、細かく分類して測らないと何とも言えない
(もしかしたら本文の方で分類をより細分化したうえで分析してるかも）
補足資料ESM3を見る限り、数字的ワーキングメモリ（digit span）は割りと結果でてるようにみえる
40番のZhangの研究ではかなり結果でてるようにみえるが、なぜunpublished（未公開）なのかは不明
以下補足
Jaeggiや肯定派の学者がチャンキングには否定的ですが、リハーサル音韻ループは肯定的
要するに、ワーキングメモリトレーニングやNバックなどには心のなかでの復唱を積極的に取りていく方が良いと感じます