The Effect of Target Repetition on Semantic Priming in a Three-Target RSVP Task
Notice bibliographique
Résumé
This study used a rapid serial visual presentation task to examine the impact of target relatedness on report accuracy. In this task participants were shown a series of briefly presented words and were required to identify the three colored target words from the stream of distractor words. In two experiments participants either recalled the three targets words from memory at the end of each trial or recognized the targets from a list of all possible targets. The first target shown on each trial was unrelated to the second or third target. The second and third targets within each stream were semantically related (e.g., dog and cat) on half the trials and unrelated on the other half the trials (e.g., table and cat). The effect of the second and third targets sharing a relationship was examined for Target 3 accuracy. Target 3 accuracy was greater if it was preceded by a related Target 2, compared to when Targets 2 and 3 were unrelated. This shows a semantic priming effect (facilitation effect) for Target 3 accuracy, when the both Target 2 and 3 were identified. In contrast, when Target 2 was missed or incorrectly reported there was no difference in accuracy for related or unrelated target contexts (no priming or facilitation effect for Target 3). These semantic priming effects were evident in the recall and recognition tasks in Experiment 1 and 2. This study shows that a target presented during a rapid serial visual presentation task must be consciously processed to facilitate the report of a subsequently presented target word.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».