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Enregistrement W1977722273 · doi:10.2174/1874350100801010035

The Response Activation Model and Cross-Modal Facilitation and Inhibition of Return: A Trajectory Analysis

2008· article· en· W1977722273 sur OpenAlexafffund
Lawrence Grierson, Timothy N. Welsh, Steve Hansen, Nicola J. Hodges, Spencer J. Hayes, James Lyons, Digby Elliott

Notice bibliographique

RevueThe Open Psychology Journal · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeural and Behavioral Psychology Studies
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaUniversity of CalgaryMcMaster University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésFacilitationCued speechInhibition of returnPsychologyStimulus (psychology)Cognitive psychologyCommunicationNeurosciencePerceptionVisual attention

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Non-informative spatial cues presented prior to a goal-directed movement influence not only movement initiation time but also the spatial characteristics of the movement trajectories. These trajectory effects are thought to stem from an integration of competing motor responses. In the present experiments, trajectories of rapid aiming movements were examined under the constraints of a cue-target inhibition of return (IOR) paradigm. Aiming movements were made to targets that were preceded by a cue stimulus in the same or different location. Four experiments were conducted in which the modality of the cue and target stimulus was manipulated across vision and audition. Although facilitation effects were present under the cross modality protocols, IOR effects were observed only for same cue-target pairings. At short stimulus onset asynchronies, limb trajectories deviated toward the target that had just been cued, particularly when the cue occurred in left space. These trajectory effects are consistent with response activation models of selective attention and movement preparation.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,225
Tête enseignante GPT0,452
Écart entre enseignants0,227 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations2
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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