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Enregistrement W2607927061 · doi:10.1037/xhp0000432

Attentional state modulates the effect of an irrelevant stimulus dimension on perception.

2017· article· en· W2607927061 sur OpenAlexafffund
Björn Herrmann, Ingrid S. Johnsrude

Notice bibliographique

RevueJournal of Experimental Psychology Human Perception & Performance · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMultisensory perception and integration
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésPerceptionStimulus (psychology)DistractionIllusionPsychologyCognitive psychologyAudiologyNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Covariations of acoustic features provide redundancy in rapidly changing soundscapes: Hearing one feature enables a listener to infer another if these 2 features normally covary. However, it is unknown whether situational demands affect the degree to which covariations influence perceptual inferences. We exploited a perceptual interdependency between modulation rate and frequency and examined, in 6 experiments, whether challenging situations would alter the degree to which people rely on frequency information to make decisions about modulation rate. Participants listened to amplitude-modulated (AM) sounds with modulation rates (∼5 Hz) either decreasing or increasing over time and identified the direction of the rate change. Participants were instructed to ignore carrier frequency, which either decreased or increased (∼1,300 Hz) over time. We observed that participants were more likely to perceive the modulation rate as slowing down when frequency decreased and as speeding up when frequency increased (AM-rate change illusion). The magnitude of the illusion increased when uninformative cues (compared with informative cues) prohibited regulation of attention to sounds, and under distraction introduced by a concurrent visual motion-tracking task. The evidence suggests that the attentional state affects how strongly people rely on featural covariations to make perceptual inferences. (PsycINFO Database Record

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,957
Score d'incertitude au seuil0,992

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,000

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,419
Écart entre enseignants0,372 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations37
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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