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Enregistrement W2078642926 · doi:10.1111/j.1469-8986.2010.00993.x

Backward masking during rapid serial visual presentation affects the amplitude but not the latency of the P3 event-related potential

2010· article· en· W2078642926 sur OpenAlexaff
Benoît Brisson, Nicolas Robitaille, Alexandrine Deland-Bélanger, Thomas M. Spalek, Vincent Di Lollo, Pierre Jolicœur

Notice bibliographique

RevuePsychophysiology · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeural and Behavioral Psychology Studies
Établissements canadiensUniversité de MontréalSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRapid serial visual presentationBackward maskingPsychologyAttentional blinkLatency (audio)Masking (illustration)Event-related potentialAudiologyBlankVisual maskingCommunicationNeuroscienceVisual perceptionPerceptionElectroencephalographyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Masking of the first target in the attentional blink (AB) paradigm increases the magnitude of the AB relative to when the first target is not masked. We examined the underlying causes of this effect in an experiment in which a single target was presented in a rapid visual serial presentation stream. The P3 to the target was isolated by subtracting infrequent target category trials from frequent target category trials. The item immediately trailing the target (i.e., the mask) was present in the masked condition and replaced by a blank screen in the not-masked condition, reproducing conditions known to modulate the AB. Masking the target significantly reduced the amplitude of the target-locked P3 but had no effect on P3 latency. Results are discussed in relation to previous findings in the AB literature.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,226
Score d'incertitude au seuil0,511

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 technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,307 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations9
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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