Notice bibliographique
Résumé
Expecting a particular stimulus can facilitate processing of that stimulus over others, but what is the fate of other stimuli that are known to co-occur with the expected stimulus? This study examined the impact of learned association on feature-based attention. The findings show that the effectiveness of an uninformative color transient in orienting attention can change by learned associations between colors and the expected target shape. In an initial acquisition phase, participants learned two distinct sequences of stimulus-response-outcome, where stimuli were defined by shape ('S' vs. 'H'), responses were localized key-presses (left vs. right), and outcomes were colors (red vs. green). Next, in a test phase, while expecting a target shape (80% probable), participants showed reliable attentional orienting to the color transient associated with the target shape, and showed no attentional orienting with the color associated with the alternative target shape. This bias seemed to be driven by learned association between shapes and colors, and not modulated by the response. In addition, the bias seemed to depend on observing target-color conjunctions, since encountering the two features disjunctively (without spatiotemporal overlap) did not replicate the findings. We conclude that associative learning - likely mediated by mechanisms underlying visual object representation - can extend the impact of goal-driven attention to features associated with a target stimulus.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,035 | 0,006 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».