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Enregistrement W2140398084 · doi:10.1037/a0025707

Visual working memory supports the inhibition of previously processed information: Evidence from preview search.

2011· article· en· W2140398084 sur OpenAlexafffund
Naseem Al-Aidroos, Stephen M. Emrich, Susanne Ferber, Jay Pratt

Notice bibliographique

RevueJournal of Experimental Psychology Human Perception & Performance · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeural and Behavioral Psychology Studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésWorking memoryVisual searchSet (abstract data type)PsychologyInformation processingSelective attentionCognitive psychologyShort-term memoryComputer scienceCognitionNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In four experiments we assessed whether visual working memory (VWM) maintains a record of previously processed visual information, allowing old information to be inhibited, and new information to be prioritized. Specifically, we evaluated whether VWM contributes to the inhibition (i.e., visual marking) of previewed distractors in a preview search. We evaluated this proposal by testing three predictions. First, Experiments 1 and 2 demonstrate that preview inhibition is more effective when the number of previewed distractors is below VWM capacity than above; an effect that can only be observed at small preview set sizes (Experiment 2A) and when observers are allowed to move their eyes freely (Experiment 2B). Second, Experiment 3 shows that, when quantified as the number of inhibited distractors, the magnitude of the preview effect is stable across different search difficulties. Third, Experiment 4 demonstrates that individual differences in preview inhibition are correlated with individual differences in VWM capacity. These findings provide converging evidence that VWM supports the inhibition of previewed distractors. More generally, these findings demonstrate how VWM contributes to the efficiency of human visual information processing--VWM prioritizes new information by inhibiting old information from being reselected for attention.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,167
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,272
Tête enseignante GPT0,433
Écart entre enseignants0,161 · 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'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

Citations36
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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