Salient Distractors cannot be suppressed during the attentional blink
Notice bibliographique
Résumé
Observers can suppress salient-but-irrelevant distractors when searching for a pre-specified visual target. We hypothesize that this salient-signal suppression process is shaped proactively by the observer's attentional set and is largely dependent on the current availability of top-down attentional control. Here, we asked how a temporal disruption of attention control would affect this ability to suppress salient-but-irrelevant distractors during visual search. In order to manipulate attentional control, we used an attentional blink paradigm in which the first target (T1) was a number within an RSVP stream of letters and the second target (T2) appeared within a visual search array that also contained a salient distractor. We examined ERPs elicited by various configurations of the T2 search array at lag 2 (within the attentional blink) and lag 8 (outside of the attentional blink) to independently track selective processing of target and distractor. During the attentional blink, an ERP component associated with target selection (the N2pc) was delayed by ~35 ms. In contrast, an ERP component associated with distractor suppression (the distractor positivity; PD) was absent entirely. These results suggest that if the search array appears while the system is busy processing T1, (i) search for T2 is put on hold until after processing of T1 is complete; (ii) distractor suppression is not possible. On this basis, we conclude that the salient-signal suppression indexed by the PD is highly vulnerable to disruptions of attentional control. Meeting abstract presented at VSS 2017
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».