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Enregistrement W1965620764 · doi:10.1162/jocn_a_00101

When “It” Becomes “Mine”: Attentional Biases Triggered by Object Ownership

2011· article· en· W1965620764 sur OpenAlexaff
David J. Turk, Kim van Bussel, Joanne L. Brebner, Andreea Toma, Olav Krigolson, Todd C. Handy

Notice bibliographique

RevueJournal of Cognitive Neuroscience · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeural and Behavioral Psychology Studies
Établissements canadiensDalhousie UniversityUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesBiotechnology and Biological Sciences Research CouncilUniversity of Aberdeen
Mots-clésPsychologyCognitive psychologyObject (grammar)PerceptionCognitionContext (archaeology)Attentional biasNeuroscienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Previous research has demonstrated that higher-order cognitive processes associated with the allocation of selective attention are engaged when highly familiar self-relevant items are encountered, such as one's name, face, personal possessions and the like. The goal of our study was to determine whether these effects on attentional processing are triggered on-line at the moment self-relevance is established. In a pair of experiments, we recorded ERPs as participants viewed common objects (e.g., apple, socks, and ketchup) in the context of an "ownership" paradigm, where the presentation of each object was followed by a cue indicating whether the object nominally belonged either to the participant (a "self" cue) or the experimenter (an "other" cue). In Experiment 1, we found that "self" ownership cues were associated with increased attentional processing, as measured via the P300 component. In Experiment 2, we replicated this effect while demonstrating that at a visual-perceptual level, spatial attention became more narrowly focused on objects owned by self, as measured via the lateral occipital P1 ERP component. Taken together, our findings indicate that self-relevant attention effects are triggered by the act of taking ownership of objects associated with both perceptual and postperceptual processing in cortex.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,383
Tête enseignante GPT0,398
Écart entre enseignants0,015 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations102
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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