Notice bibliographique
Résumé
Abstract Attention, the awareness and selection of elements in our physical or mental environments, is a central concept in neuroscience. Michael I Posner and colleagues have proposed a three‐network model of attention. ‘Alerting’ involves increased readiness for immanent stimuli, ‘orienting’ refers to selecting amid various stimuli; whereas ‘executive attention’ links attention to decision making, planning and other higher cognitive functions. Though ignorant of the neural mechanisms underlying human attention, magicians are skilled at exploiting human attention to achieve their effects. Recent interest in the neuroscience of magic has built bridges between the practice of magic and the study of attention. However, beyond illustrating how our attention systems can be tricked, magic can be employed in research to explore otherwise unachievable conditions. Such methods provide a unique opportunity to study atypical attention, providing important insights into the function of human attention and other key cognitive domains. Key Concepts Attention refers to the preparedness for and selection of particular aspects of our environment or of ideas in our mind. Attention can be overt, that is tied to fixation, or covert, like when we attend to something we are not looking at. There are three attentional networks – alerting, orienting and executive – each with distinct neural correlates. Magicians exploit change blindness, inattentional blindness and choice blindness to achieve many effects. Neuroscientists have recruited magic as a tool for uncovering the nature of many cognitive processes, most notably attention. Pushing healthy individuals towards atypical attention – via hypnosis, deception and other methods – introduces unique experimental opportunities. Aside from helping direct investigations of attention, magic tricks can be effectively incorporated into certain experimental designs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».