MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W2568544550 · doi:10.1167/16.12.1025

Dual Task Costs in Surround Motion Integration

2016· article· en· W2568544550 sur OpenAlexaff
Jessica Cali, Jiali Song, Allison B. Sekuler, Patrick Bennett

Notice bibliographique

RevueJournal of Vision · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueMotor Control and Adaptation
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTask (project management)Rapid serial visual presentationReplicateContrast (vision)Computer scienceCoherence (philosophical gambling strategy)Dual (grammatical number)PsychologyCognitive psychologyArtificial intelligencePerceptionStatisticsNeuroscienceMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In a traditional dual-task paradigm, performance typically suffers in both tasks compared to performance on either task alone. However, paradigms in which dual task performance exceeds single task performance have gained a lot of attention in recent years. In one such example, Motoyoshi et al. (2014), found dual-task enhancement in a direction discrimination task that used Random Dot Kinematograms (RDKs) when a digit-identification RSVP task was administered simultaneously. They attributed this finding to a reduction of surround suppression that was caused by performing the dual task. We sought to replicate this finding. We used a staircase procedure to measure dot coherence thresholds in three conditions: 1) RDK with simultaneous RSVP stream, where participants reported the two numbers in the RSVP stream and then reported RDK direction; 2) RDK with simultaneous ignored RSVP stream, where participants reported only RDK direction; and 3) RDK presented alone, where participants reported the direction of the RDK. The first two conditions were similar to those used by Motoyoshi et al. (2014); condition 3 was added to determine the impact of including an ignored, centrally-fixated RSVP stream. Each participant completed all three conditions in a randomized order. In contrast to the pattern of results found by Motoyoshi and colleagues, coherence thresholds in the dual-task condition were significantly higher than the two single task conditions (which did not significantly differ from one another).The reasons for the contradictory findings are unclear, but our findings suggest that it may be premature to conclude that sensitivity to RDK direction is enhanced by dividing attention between two tasks. Meeting abstract presented at VSS 2016

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,265 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Vision→Même sujetMotor Control and Adaptation→Travaux en français237 207→