Inhibition of return at multiple locations in visual search: When you see it and when you don't
Notice bibliographique
Résumé
Using a novel sequential task, Danziger, Kingstone, and Snyder (1998) provided conclusive evidence that inhibition of return (IOR) can co-occur at multiple non-contiguous locations. They argued that their findings depended crucially on the allocation of attention to cued locations. Specifically, they hypothesized that because subjects could not predict whether an onset event was a target or a non-target, all onset events had to be attended. As a result, non-targets were tagged with inhibition. The present study tested this hypothesis by manipulating whether target onset was predictable or not. In support of Danziger et al., three experiments revealed that multiple IOR was only observed when attention had to be directed to the cued locations. Interestingly, when attention did not need to be allocated to the cued locations, and multiple IOR was abolished, an IOR effect was still observed at the most recently cued location. Two possible accounts for this single IOR effect were presented for future investigation. One account attributes the effect to motor-based inhibition as hypothesized by Klein and Taylor (1994). The alternative account attributes the effect to weak attentional capture by a peripheral cue. Together the data support the view that multiple IOR is an attentional phenomenon and, as hypothesized by Tipper, Weaver, and Watson (1996), its presence or absence is largely under the control of the observer.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».