MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2077241072 · doi:10.1080/13506280802113860

Object-based perception mediates the effect of exogenous attention on temporal resolution

2008· article· en· W2077241072 sur OpenAlexaff
Jeffrey R. Nicol, Scott Watter, Kellie Gray, David I. Shore

Notice bibliographique

RevueVisual Cognition · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeural and Behavioral Psychology Studies
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCued speechOptimal distinctiveness theoryPsychologyPerceptionTemporal resolutionObject (grammar)Cognitive psychologyTask (project management)CommunicationArtificial intelligenceComputer scienceNeuroscienceSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The effects of target distinctiveness, target placeholders, and target spatial separation on the relation between exogenous attention and temporal resolution were examined in a visual temporal order judgement (TOJ) task. When identical targets were presented at different locations within a cued or uncued placeholder, attention degraded temporal resolution (Experiment 1), but when distinct targets were presented at different locations that cueing effect disappeared (Experiment 2), and when the target placeholders were not used, attention enhanced temporal resolution for distinct targets presented at different locations (Experiment 3). Attention also degraded temporal resolution when distinct targets were presented at the same location (Experiment 4). The latter two results were then replicated in a task in which distinct targets appeared randomly at the same or different locations (Experiment 5). Clearly, the nature of the relation between exogenous attention and temporal resolution is not a straightforward one—the relative location of targets, the similarity of targets, and the presence of placeholders all qualitatively affect the cueing relation. We hypothesize a mediating role for object-related processes. Specifically, exogenous attention enhances feature binding and related object representations, which subsequently degrade temporal resolution.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,116
Tête enseignante GPT0,375
Écart entre enseignants0,260 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations17
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueVisual CognitionMême sujetNeural and Behavioral Psychology StudiesTravaux en français237 207