The influence of attentional interactions on perceptual processing
Notice bibliographique
Résumé
Numerous studies of human attention conducted to date employed central spatially predictive arrows to measure voluntary orienting (e.g., Jonides, 1981). However, since central arrows were recently found to produce orienting even when they are spatially nonpredictive (e.g., Tipples, 2002), it became unclear whether the effects produced by the classic task reflected voluntary attention alone. Using a simple target detection cuing task, Ristic and Kingstone (2006) found that attentional effects of predictive arrows reflected an interaction between reflexive and voluntary orienting rather than voluntary orienting in isolation. However, it still remains unclear whether similar effects would emerge if participants were asked to perform a difficult target discrimination task rather then a simple detection task. To address this, we presented participants with spatially nonpredictive arrows (measuring reflexive orienting), spatially predictive arrows (measuring an interaction between reflexive and voluntary orienting), and spatially predictive shapes (measuring voluntary orienting in isolation). They were asked to discriminate a briefly presented and subsequently masked complex target as quickly and as accurately as possible. Both response time (RT) and accuracy data replicated Ristic and Kingstone (2006) results. Across both measures, predictive arrows produced orienting effects that were larger than both reflexive orienting elicited by nonpredictive arrows and voluntary orienting elicited by predictive shapes. These data solidify the past reports and further suggest that the interactions between the two attentional systems, in addition to enhancing target detection, also lead to facilitation in perception of target’s features. Meeting abstract presented at VSS 2012
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».