Measuring attention using the Posner cuing paradigm: the role of across and within trial target probabilities
Notice bibliographique
Résumé
Numerous studies conducted within the recent decades have utilized the Posner cuing paradigm for eliciting, measuring, and theoretically characterizing attentional orienting. However, the data from recent studies suggest that the Posner cuing task might not provide an unambiguous measure of attention, as reflexive spatial orienting has been found to interact with extraneous processes engaged by the task's typical structure, i.e., the probability of target presence across trials, which affects tonic alertness, and the probability of target presence within trials, which affects voluntary temporal preparation. To understand the contribution of each of these two processes to the measurement of attentional orienting we assessed their individual and combined effects on reflexive attention elicited by a spatially nonpredictive peripheral cue. Our results revealed that the magnitude of spatial orienting was modulated by joint changes in the global probability of target presence across trials and the local probability of target presence within trials, while the time course of spatial orienting was susceptible to changes in the probability of target presence across trials. These data thus raise important questions about the choice of task parameters within the Posner cuing paradigm and their role in both the measurement and theoretical attributions of the observed attentional effects.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».