Gaze in Visual Search Is Guided More Efficiently by Positive Cues than by Negative Cues
Notice bibliographique
Résumé
Visual search can be accelerated when properties of the target are known. Such knowledge allows the searcher to direct attention to items sharing these properties. Recent work indicates that information about properties of non-targets (i.e., negative cues) can also guide search. In the present study, we examine whether negative cues lead to different search behavior compared to positive cues. We asked observers to search for a target defined by a certain shape singleton (broken line among solid lines). Each line was embedded in a colored disk. In "positive cue" blocks, participants were informed about possible colors of the target item. In "negative cue" blocks, the participants were informed about colors that could not contain the target. Search displays were designed such that with both the positive and negative cues, the same number of items could potentially contain the broken line ("relevant items"). Thus, both cues were equally informative. We measured response times and eye movements. Participants exhibited longer response times when provided with negative cues compared to positive cues. Although negative cues did guide the eyes to relevant items, there were marked differences in eye movements. Negative cues resulted in smaller proportions of fixations on relevant items, longer duration of fixations and in higher rates of fixations per item as compared to positive cues. The effectiveness of both cue types, as measured by fixations on relevant items, increased over the course of each search. In sum, a negative color cue can guide attention to relevant items, but it is less efficient than a positive cue of the same informational value.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».