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Enregistrement W1987007107 · doi:10.1100/tsw.2005.20

Speed-Accuracy Tradeoff Operator Characteristics of Endogenous and Exogenous Covert Orienting of Attention

2005· article· en· W1987007107 sur OpenAlexafffund
Peter A. McCormick, Lori Francis

Notice bibliographique

RevueThe Scientific World JOURNAL · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeural and Behavioral Psychology Studies
Établissements canadiensSaint Mary's UniversitySt. Mary's UniversitySt. Francis Xavier University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaSt. Francis Xavier University
Mots-clésCued speechCovertComputer scienceTask (project management)PerceptionOperator (biology)Cognitive psychologySensitivity (control systems)PsychologyNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is debate over the mechanisms that govern the orienting of attention. Some argue that the enhanced performance observed at a cued location is the result of increased perceptual sensitivity or preferential access to decision-making processes. It has also been suggested that these effects may be the result of trades in speed for accuracy on the part of the observers. In the present study, observers performed either an exogenous or an endogenous orienting of attention task under both normal instructions (respond as quickly and as accurately as possible) and speeded instructions that used a deadline procedure to limit the amount of time observers had to complete a choice reaction time (CRT) task. An examination of the speed-accuracy operating characteristics (SAOCs) yielded evidence against the notion that CRT precuing effects are due primarily to a tradeoff of accuracy for speed.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,633

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,142
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,189 · 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 tête enseignante, 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

Citations8
Publié2005
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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