More than a memory: Confirmatory visual search does not occur when target colors are merely remembered
Notice bibliographique
Résumé
During visual search for two mutually exclusive targets, attention is biased towards whichever of the targets the search is framed as "for". For example, when looking for a P that can be either green or red, if participants have to answer the question "is the P red?", they will tend to search through red items. Green items, by comparison, are neglected, even though they provide information; on the half of trials the P is green, and therefore not red. Does this confirmation bias occur simply because one target's color is held in working memory? In the present study, two groups of participants completed visual searches for one of two possible colored targets letters in displays of stimuli drawn in two colors. One group was asked to search for the target letter while maintaining a particular color in memory, and after each search their memory was tested to confirm that the color was remembered. A second group was instead asked whether the target letter was a particular color, with no additional memory load. By varying the ratio of the number of stimuli drawn in these two colors, we tracked which subset was being prioritized. Search frames (is the p red?) produced a robust bias towards the subset matching one target type. However, requiring participants to remember a color (e.g., red) did not produce biases towards subsets matching the color held in memory, despite showing a recognition advantage for targets matching the color held in memory. These data show that visual confirmation bias is not merely a result of the contents of working memory. More broadly, these results support the notion that there is more to guiding visual attention to stimulus features than simply holding features in memory. Meeting abstract presented at VSS 2017
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 tête enseignante, 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 ».