Spatiotemporal dynamics in inhibition of return
Notice bibliographique
Résumé
Once attention has been disengaged from a non-predictive exogenous cue, processing of a target subsequently presented at the cued location is slowed relative to that of targets at uncued locations. This effect has been termed inhibition of return (IOR). Previous studies of IOR using multiple cueing paradigms have focused on either temporal or spatial dynamics in isolation. We argue, however, that space and time have to be considered in conjunction to understand the processes governing the allocation of attention. To test this notion, the present work examines the spatiotemporal distribution of IOR in a sequential cueing task, in which three cues were presented sequentially for 500ms each at three of six possible locations along an imaginary circle with 5° radius. Following a central reorienting cue of 500ms duration, a target appeared for 100ms at any of the six possible locations, which participants were instructed to detect by button press as rapidly as possible. In line with previous work, we found greatest IOR at the most recently cued locations, with decreasing magnitudes of IOR at locations cued earlier in the sequence. Importantly, the magnitude of IOR was affected by the spatial arrangement of the cues, such that targets appearing at the vector average of all cued locations showed greater IOR than those appearing at the edges of the spatial distribution. Therefore, we conclude that IOR is a function of both the positions and the timing of sequential cues, indicating that attention integrates spatial and temporal properties to optimize responses to new information.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».