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Enregistrement W1966496460 · doi:10.1037/0278-7393.33.6.1050

Disruption of short-term memory by changing and deviant sounds: Support for a duplex-mechanism account of auditory distraction.

2007· article· en· W1966496460 sur OpenAlexafffund
Robert W. Hughes, François Vachon, Dylan M. Jones

Notice bibliographique

RevueJournal of Experimental Psychology Learning Memory and Cognition · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroscience and Music Perception
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesEconomic and Social Research CouncilNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaFonds Québécois de la Recherche sur la Nature et les Technologies
Mots-clésDistractionPsychologyRecallCognitive psychologyShort-term memoryEchoic memoryCognitionContext (archaeology)Seriation (archaeology)Repetition (rhetorical device)Speech recognitionWorking memoryComputer scienceLinguistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The disruption of short-term memory by to-be-ignored auditory sequences (the changing-state effect) has often been characterized as attentional capture by deviant events (deviation effect). However, the present study demonstrates that changing-state and deviation effects are functionally distinct forms of auditory distraction: The disruption of visual-verbal serial recall by changing-state speech was independent of the effect of a single deviant voice embedded within the speech (Experiment 1); a voice-deviation effect, but not a changing-state effect, was found on a missing-item task (Experiment 2); and a deviant voice repetition within the context of an alternating-voice irrelevant speech sequence disrupted serial recall (Experiment 3). The authors conclude that the changing-state effect is the result of a conflict between 2 seriation processes being applied concurrently to relevant and irrelevant material, whereas the deviation effect reflects a more general attention-capture process.

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)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,317 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations218
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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