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Enregistrement W2016778020 · doi:10.1037/a0029023

Isolating exogenous and endogenous modes of temporal attention.

2012· article· en· W2016778020 sur OpenAlexafffund
Michael A. Lawrence, Raymond M. Klein

Notice bibliographique

RevueJournal of Experimental Psychology General · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeural dynamics and brain function
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaDalhousie University
Mots-clésPsychologyStimulus (psychology)ContingencySalientCognitive psychologyEndogenyContext (archaeology)NeuroscienceComputer scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The differential allocation of information processing resources over time, here termed "temporal attention," may be achieved by relatively automatic "exogenous" or controlled "endogenous" mechanisms. Over 100 years of research has confounded these theoretically distinct dimensions of temporal attention. The current report seeks to ameliorate this oversight by novel application of 2 experimental methodologies. A scheme imported from the animal learning literature (Rescorla's "truly random control" procedure) was used to eliminate any temporal contingency between signals and targets. An auditory stimulus imported from the psychophysical literature (correlated vs. uncorrelated noise) was used to provide a salient signal that entailed no local or global change in intensity. Purely endogenous temporal attention (generated by a reliable signal-target contingency in the absence of a change in intensity) is characterized by robust improvements in speed and accuracy of responding. Purely exogenous temporal attention (generated by an intensity increase in the absence of contingency) is characterized by a brief period of faster responding. When exogenous temporal attention is elicited in the context of endogenous temporal attention, the decrease in response time that follows an intense signal is accompanied by a decrease in response accuracy.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,085
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,256 · 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'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

Citations86
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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