Rapid Resumption is modulated by high-level strategies.
Notice bibliographique
Résumé
If a display is interrupted while participants search for a target (a T among Ls) they are able to resume search rapidly when the display reappears (Enns, Rensink, Vandenbeld & Lleras, 2003). This has been called Rapid Resumption (RR) because whereas correct responses to an initial display do not begin before 500 ms have elapsed, many responses following its reappearance are initiated within 100–400 ms. In this study we tested for the influence of high-level strategies on RR, by varying the likelihood that the display would reappear. On repeated-look trials, each presentation was 100 ms, separated by intervals of 900 ms. On single-look trials, only one 100 ms presentation occurred. Experiment 1 included a random mix of 80% repeated looks and 20% single looks; Experiment 2 contained an equal mix of repeated and single looks (50%). If RR depends on participant's strategy then it should be reduced in Experiment 2, where repeated looks were much less likely to occur. Also, when uncertain about the target identity, participants may withhold responses while waiting for confirmation if they know reappearance is likely. Consistent with a strategic component, the results for repeated-look trials showed much stronger evidence for RR in Experiment 1 than in Experiment 2. The results of the single look trials also supported this interpretation: participants were more likely to find the target in a single look when these trials were more frequent. However, neither experiment provided evidence that participants were withholding responses following a single-look: responses made once participants realized the display would not reappear contained an equal number of correct and incorrect responses. These findings show that (1) RR can be influenced by strategy, but (2) these do not include the strategic withholding of responses. Instead, RR is interpreted as an index of the interactions that normally occur between sensory input and perceptual hypotheses in everyday vision. Grant from Nissan Motor Company Ltd. to Ronald Rensink and James Enns and NSF postdoctoral fellowship to Alejandro Lleras.
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 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 | 0,002 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 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 | 0,001 |
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 ».