Implicit and Explicit Learning of a Covariation Across Visual Search Displays
Notice bibliographique
Résumé
The goal of this study was to extend prior reports of implicit learning in visual search (e.g., Chun & Jiang, 1999) by employing eye movement monitoring and reaction time measures to contrast implicit and explicit learning.Towards this end, participants' eye movements were monitored as they performed a visual search task in the 'change blindness' flicker paradigm.In each trial, participants were asked to detect a letter that differed in shape or color across otherwise identical alternating letter arrays.In a subset of trials, for some participants the background luminance covaried with target color (Color rule condition) and for other participants letter thickness covaried with target shape (Shape rule condition).In addition, half of the participants were told of the existence of a covariation (Informed group) and the other half were not notified of this regularity and in a post-experimental interview reported no awareness of this covariation (Uninformed group).In both groups, reaction time data indicated that visual search was facilitated for trials that contained the covariation, and eye movement data showed that participants guided eye movements to potential targets based on the covariation information.Further, Informed participants in the Color rule condition were able to use covariation information to a greater extent than those in the Shape rule condition.In contrast, no differential sensitivity across rule conditions was found for Uninformed participants.Implications to the study of implicit learning in visual search are discussed.
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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 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».