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Enregistrement W2092762241 · doi:10.1037/0278-7393.33.6.1062

Response selection and response execution in task switching: Evidence from a go-signal paradigm.

2007· article· en· W2092762241 sur OpenAlexaff
Andrea M. Philipp, Michael Falkenstein, Iring Koch

Notice bibliographique

RevueJournal of Experimental Psychology Learning Memory and Cognition · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeural and Behavioral Psychology Studies
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesDeutsche Forschungsgemeinschaft
Mots-clésResponse timeResponse inhibitionTask (project management)Go/no goSelection (genetic algorithm)Direct responseStimulus (psychology)Task switchingRepetition (rhetorical device)PsychologyStimulus–response modelSimon effectComputer scienceCognitive psychologyCognitionNeuroscienceArtificial intelligenceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The present study used a go/no-go signal delay (GSD) to explore the role of response-related processes in task switching. A go/no-go signal was presented at either 100 ms or 1,500 ms after the stimulus. Participants were encouraged to use the GSD for response selection and preparation. The data indicate that the opportunity to select and prepare a response (i.e., long GSD) resulted in a substantial reduction of task-shift costs (Experiment 1) and n-2 task-repetition costs (i.e., backward inhibition; Experiment 2) in the current trial. These results suggest that interference from the preceding trial can be resolved during response selection and preparation. Furthermore, the shift costs and the n-2 repetition costs after no-go trials with long GSD (i.e., response selection but no execution) were markedly smaller than after go trials. These findings suggest that the interference that gives rise to shift costs and n-2 repetition costs is related not solely to response selection but also to response execution. Thus, the present study demonstrates dissociable contributions of response selection and response execution to interference effects in task switching.

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)0,002
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 enseignants0,234
Score d'incertitude au seuil0,586

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
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 recherche0,0000,001
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 Opus0,112
Tête enseignante GPT0,411
Écart entre enseignants0,299 · 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

Citations86
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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