MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W2593720523 · doi:10.1371/journal.pone.0173237

Sequential search asymmetry: Behavioral and psychophysiological evidence from a dual oddball task

2017· article· en· W2593720523 sur OpenAlexafffund
Elizabeth G. Blundon, Samuel P. Rumak, Lawrence M. Ward

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeural and Behavioral Psychology Studies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésFeature (linguistics)Visual searchPattern recognition (psychology)Latency (audio)PsychologyGeneralizability theoryComputer scienceArtificial intelligenceCommunicationDevelopmental psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We conducted five experiments in order to explore the generalizability of a new type of search asymmetry, which we have termed sequential search asymmetry, across sensory modalities, and to better understand its origin. In all five experiments rare oddballs occurred randomly within longer sequences of more frequent standards. Oddballs and standards all consisted of rapidly-presented runs of five pure tones (Experiments 1 and 5) or five colored annuli (Experiments 2 through 4) somewhat analogous to simultaneously-presented feature-present and feature-absent stimuli in typical visual search tasks. In easy tasks feature-present reaction times and P300 latencies were shorter than feature-absent ones, similar to findings in search tasks with simultaneously-presented stimuli. Moreover the P3a subcomponent of the P300 ERP was strongly apparent only in the feature-present condition. In more difficult tasks requiring focused attention, however, RT and P300 latency differences disappeared but the P300 amplitude difference was significant. Importantly in all five experiments d' for feature-present targets was larger than that for feature-absent targets. These results imply that sequential search asymmetry arises from discriminability differences between feature-present and feature-absent targets. Response time and P300 latency differences can be attributed to the use of different attention strategies in search for feature-present and feature-absent targets, indexed by the presence of a dominant P3a subcomponent in the feature-present target-evoked P300s that is lacking in the P300s to the feature-absent targets.

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)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,539
Tête enseignante GPT0,435
Écart entre enseignants0,104 · 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'étudeObservationnel
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

Citations14
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePLoS ONE→Même sujetNeural and Behavioral Psychology Studies→Travaux en français237 207→