Does covert attention alter perceived contrast? Evidence from gender perception
Notice bibliographique
Résumé
The current study evaluated the theory that attention boosts perceived contrast (Carrasco, Ling, & Read, 2004) by employing a novel measure of contrast: gender perception of ambiguous faces. Given that the apparent gender of a face has been shown to be related to contrast (Russell, 2009), we sought to use gender perception as a measure of whether perceived contrast indeed increases with attention. Participants performed a gender judgment task wherein the locus of attention was independently manipulated prior to stimulus presentation. On each trial, after 800 ms of fixation, an exogenous peripheral or neutral cue appeared for 50 ms, followed by a 50 ms presentation of the lower-region of two ambiguous faces. Participants reported which of the two faces appeared to be more female (Experiment 1) or more male (Experiment 2). Results showed that as the brightness contrast of a face increased, participants were less likely to report the face as female (Experiment 1) or more likely to report it as male (Experiment 2). While this contrasts with the demonstration by Russell (2009), a key difference is that we manipulated image contrast, whereas Russell specifically manipulated the contrast of the lips and eyes to the remaining face. Critically, the effect of attention did not consistently follow the effect of physical contrast on face perception, meaning that attention did not increase perceived contrast. Instead, attention increased the tendency to report a face as being more female (Experiment 1) or more male (Experiment 2). Our results support the hypothesis that attention does not boost perceived contrast, but instead causes an increase in the tendency to report stimuli in the attended region as being more salient (Schneider & Komlos, 2008).
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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 | 0,008 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».