Notice bibliographique
Résumé
Our visual experience of the world is one of diverse objects and events, each with particular colors, shapes, and motions. This experience is so coherent, so immediate, and so effortless that it seems to result from a single system that lets us experience everything in our field of view. But however appealing, this belief is mistaken: there are severe limits on what can be visually experienced. For example, in a display for air-traffic control it is important to track all moving items. For a single item, this can be done without problem. Three or four can also be tracked, although some degree of effort may be needed. As the number is increased further, accurate tracking becomes more and more difficult—and eventually, impossible. Performance is evidently affected by a factor within the observer which enables certain kinds of perception to occur, but is limited in some way. This factor is generally referred to as attention. At various times, attention has been associated with clarity of perception, intensity of perception, consciousness, selection, or the allocation of a limited “resource” enabling various operations (see Hatfield, 1998). During the past several decades, considerable progress has been achieved by focusing on the idea of selection (Broadbent, 1982). In particular, attention can be productively viewed as contingently selective processing. This can be embodied in various ways by various processes—there need not be a single quantity identified with all forms of attention, or a single site where it operates (Allport, 1993; Tsotsos, 2011). Although “paying attention” is often considered to be a unitary operation, it may simply refer to the control of one or more selective processes, ideally in a co-ordinated way. While this view has some cost in terms of conceptual simplicity, it can help make sense of a large set of phenomena. This article surveys several of the major issues in our understanding of attention and how it relates to perception. It focuses on vision, since many—if not all—considerations are similar for all sensory modalities, and the level of understanding achieved in this domain is currently the most advanced.
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 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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,007 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 0,003 |
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 ».