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Enregistrement W1974111185 · doi:10.1371/journal.pone.0030693

How Prevalent Is Object-Based Attention?

2012· article· en· W1974111185 sur OpenAlexafffund
Karin S. Pilz, A. B. Roggeveen, Sarah E. Creighton, Patrick Bennett, Allison B. Sekuler

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueVisual perception and processing mechanisms
Établissements canadiensSheridan CollegeMcMaster University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésObject (grammar)Bootstrapping (finance)RectangleCognitive psychologyOrientation (vector space)Parametric statisticsPsychologyArtificial intelligenceComputer scienceComputer visionCommunicationMathematicsPattern recognition (psychology)StatisticsGeometryEconometrics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Previous research suggests that visual attention can be allocated to locations in space (space-based attention) and to objects (object-based attention). The cueing effects associated with space-based attention tend to be large and are found consistently across experiments. Object-based attention effects, however, are small and found less consistently across experiments. In three experiments we address the possibility that variability in object-based attention effects across studies reflects low incidence of such effects at the level of individual subjects. Experiment 1 measured space-based and object-based cueing effects for horizontal and vertical rectangles in 60 subjects comparing commonly used target detection and discrimination tasks. In Experiment 2 we ran another 120 subjects in a target discrimination task in which rectangle orientation varied between subjects. Using parametric statistical methods, we found object-based effects only for horizontal rectangles. Bootstrapping methods were used to measure effects in individual subjects. Significant space-based cueing effects were found in nearly all subjects in both experiments, across tasks and rectangle orientations. However, only a small number of subjects exhibited significant object-based cueing effects. Experiment 3 measured only object-based attention effects using another common paradigm and again, using bootstrapping, we found only a small number of subjects that exhibited significant object-based cueing effects. Our results show that object-based effects are more prevalent for horizontal rectangles, which is in accordance with the theory that attention may be allocated more easily along the horizontal meridian. The fact that so few individuals exhibit a significant object-based cueing effect presumably is why previous studies of this effect might have yielded inconsistent results. The results from the current study highlight the importance of considering individual subject data in addition to commonly used statistical methods.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,159
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,150 · 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

Citations58
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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