Examining the influence of ttask and scene alternations and repetitions on eye movements during scene viewing
Notice bibliographique
Résumé
The extent to which tasks and stimuli repeat or alternate across trials is known to influence performance, with oculomotor behavior being impacted by task-switching (Mills et al., 2015). Previous examinations of task set and visual behavior, however, have generally required observers to perform different tasks on different scenes, thus neglecting the fact that an observer's task can change even when the visual input remains the same. The present study examined how task switching influences visual behavior when scenes are presented multiple times—does scene repetition moderate the effects of task switching and, if so, is repetition beneficial or detrimental to subsequent processing? Participants viewed scenes while performing either a search (is there a small N or Z embedded in the scene), memorization (post trial forced-choice recognition), or evaluation (rate pleasantness of scene on 7 point scale) task. Task and scenes were presented with varying lags such that a) the same task could be performed on the same image up to 3 times, b) the same task could be performed on different images up to 3 times, or c) an image could repeat up to three times with a different task performed on each trial. Thus, both the task and the scene could either alternate (full alternation) or repeat (full repetition) across lags, or either the task or the scene could alternate while the other was repeated (partial repetition). We found that scene repetition enhanced the effect of task-switching on eye movements, whereas scene alternations diminished it. These results suggest that perceptual processing transferred between tasks and memory for the previous task/scene exposure moderated the impact of task switching on visual behavior. 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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».