A linear cue combination framework for understanding selective attention
Notice bibliographique
Résumé
Using a linear cue combination framework, we develop a measure of selective attention that describes the relative weight that an observer assigns to attended and unattended parts of a stimulus when making perceptual judgments. We call this measure attentional weight. We present two methods for measuring attentional weight by calculating the trial-by-trial correlation between the strength of attended and unattended parts of a stimulus and the observer's responses. We illustrate these methods in three experiments that investigate whether observers can direct selective attention according to contrast polarity when judging global direction of motion or global orientation. We find that when observers try to judge the global direction or orientation of the parts of a stimulus with a given contrast polarity (white or black), their responses are nevertheless strongly influenced by parts of the stimulus that have the opposite contrast polarity. Our measure of selective attention indicates that the influence of the opposite-polarity distractors on observers' responses is typically 65% as strong as the influence of the targets in the motion task, and typically 25% as strong as the targets in the orientation task, demonstrating that observers have only a limited ability to direct attention according to contrast polarity. We discuss some of the advantages of using a linear cue combination framework to study selective attention.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 ».