Dual Task Costs in Surround Motion Integration
Notice bibliographique
Résumé
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
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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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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.
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 ».