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Enregistrement W2062757369 · doi:10.1080/13825580600672155

Age Differences in the Distractor-Ratio Effect as a Function of Contrast Level

2006· article· en· W2062757369 sur OpenAlexaff
Cale White, Dana Wheatley, Olga Konwisorz, Charles T. Scialfa

Notice bibliographique

RevueAging Neuropsychology and Cognition · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeural and Behavioral Psychology Studies
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContrast (vision)Function (biology)PsychologyMathematicsArtificial intelligenceComputer scienceBiologyEvolutionary biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Latencies (RT) and eye movement measures were used to examine the effects of age and contrast on the distractor-ratio effect (DRE) in visual search. Younger and older adults performed a contrast x orientation conjunction search task where the ratios of white to black distractors and luminance contrast levels were varied. The distractor-ratio manipulation had similar effects for older and younger adults on both RT and the number of fixations required to find the target. Both measures were largely independent of distractor ratio on target-present trials, while both RTs and the fixation number increased with the number of items sharing the target's contrast polarity on target-absent trials. A more detailed analysis of eye movements suggested that younger adults were a bit more adept at attending to the smaller set of distractors, which presumably facilitated both overt and covert search. Generalized slowing can account for the age differences in RT, but the fixation number data speak to another mechanism, perhaps increased cautiousness on the part of the elderly when signal strength is low.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,916
Score d'incertitude au seuil0,303

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,105
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,234 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2006
Routes d'admission1
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