SOAP Opera: Self as Object and Agent in Prioritizing Attention
Notice bibliographique
Résumé
A growing body of evidence has demonstrated that multiple sources of salience tune attentional sets toward aspects of the environment, including affectively and motivationally significant categories of stimuli such as angry faces and reward-associated target locations. Recent evidence further indicates that objects that have gained personal significance through ownership can elicit similar attentional prioritization. Here we discuss current research on sources of attentional prioritization that shape our awareness of the visual world from moment to moment and the underlying neural systems and contextualize what is known about attentional prioritization of our possessions within that research. We review behavioral and neuroimaging research on the influence of self-relevance and ownership on cognition and discuss challenges to this literature stemming from different modes of conceptualizing and operationalizing the self. We argue that ownership taps into both "self-as-object," which characterizes the self as an object with a constellation of traits and attributes, and "self-as-subject," which characterizes the self as an agentic perceiver and knower. Despite an abundance of research probing neural and behavioral indices of self-as-object and its effects on attention, there exists a paucity of research on the influence of self-relevance of attention when self is operationalized from the perspective of a first-person subject. To begin to address this gap, we propose the Self as Ownership in Attentional Prioritization (SOAP) framework to explain how ownership increases salience through attention to external representations of self-identity (i.e., self as object) and attention to contextually mediated permission to act (i.e., self as subject).
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».