Acting and anticipating: Impact of outcome-compatible distractor depends on response selection efficiency.
Notice bibliographique
Résumé
Action selection is thought to involve selection of the action's sensory outcomes. This notion is supported when encountering a distractor that resembles a learned response-outcome biases response selection. Some evidence, however, suggests that a larger contribution of stimulus-based response selection leaves little role for outcome-based selection, especially in forced-choice tasks with easily identifiable target stimuli. In the present study, we asked whether the contribution of outcome-based selection depends on the ease and efficiency of stimulus-based selection. If so, then efficient stimulus-based response selection should reduce the impact of an irrelevant distractor that resemble a response-outcome. We manipulated efficiency of stimulus-based selection by varying the spatial relationship between stimulus and response (Experiment 1) and by varying stimulus discriminability (Experiments 2). We hypothesized that with efficient stimulus-based selection, outcome-based processes will play a weaker role in response selection, and performance will be less susceptible to outcome-compatible or -incompatible distractors. By contrast, when stimulus-based selection is relatively inefficient, outcome-based processes will play a stronger role in response selection, and performance should be more susceptible to outcome-compatible or -incompatible distractors. Confirming our predictions, our results showed stronger impact of the distractors when stimulus-based response selection was relatively inefficient. Finally, results of a control experiment (Experiment 3) suggested that learning the consistent response-outcome mapping is necessary for obtaining the effect of these distractors. We conclude that outcome-based processes do contribute to response selection in forced-choice tasks, and that this contribution varies with the efficiency of stimulus-based response selection. (PsycINFO Database Record
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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 | 0,000 |
| 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 ».