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Enregistrement W2087345155 · doi:10.1037/0096-3445.135.3.495

How much like a target can a mask be? Geometric, spatial, and temporal similarity in priming: A reply to Schlaghecken and Eimer (2006).

2006· letter· en· W2087345155 sur OpenAlexafffund
Alejandro Lleras, James T. Enns

Notice bibliographique

RevueJournal of Experimental Psychology General · 2006
Typeletter
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeural and Behavioral Psychology Studies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésPriming (agriculture)PsychologyNegative primingSimilarity (geometry)Cognitive psychologyPrime (order theory)Stimulus–response compatibilityCommunicationSocial psychologyArtificial intelligenceSelective attentionComputer scienceCognitionMathematicsImage (mathematics)NeuroscienceCombinatorics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The authors make 3 points in response to F. Schlaghecken and M. Eimer's proposal of self-inhibition as an explanatory factor in the negative compatibility effect: (a) The self-inhibition hypothesis lacks empirical support for its main tenets; (b) considering the roles of geometric, spatial, and temporal similarity of primes and masks makes self-inhibition unnecessary; and (c) the negative compatibility effect occurs even when the main tenets of self-inhibition are violated. The authors propose that understanding what is "relevant" in a masked-priming task applies not only to geometric features that are shared with the target but to spatial and temporal ones as well. Briefly, target-mask similarity determines how motor preparation is accumulated during the prime-mask sequence.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,190
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,003
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 Opus0,121
Tête enseignante GPT0,378
Écart entre enseignants0,257 · 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.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations67
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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