Visual working memory of multiple preferred objects
Notice bibliographique
Résumé
A key debate regarding visual working memory (VWM) mechanisms focuses on the differences between discrete- versus continuous-resource models of VWM capacity limits. Recent findings have demonstrated that VWM resources can be allocated disproportionately according to the probability that an item would be probed, consistent with the continuous resource model. However, this finding was based on a single report on each trial, with the assumption that all items in the display would get the predicted quantity of VWM resources. The current study sought to address this methodological limitation, and determine whether multiple items are reported according to attentional prioritization during encoding. Using a two-item report task we tested the flexibility and quality of VWM when two items are cued during the encoding of a super-capacity display of six coloured items. To establish attentional priority, the cued items were probed on 50% of the trials, while in 25% of trials one cued item and one uncued item were reported, and two uncued items were reported on the remaining 25% of trials. Measures of precision, guess rate, and rate of non-target errors were taken from the three-component mixture model. Results show that participants reported the two cued items with approximately equal precision to each other, suggesting that in fact multiple items can be prioritized simultaneously. Uncued items were also half as likely to be correctly reported and three times as likely to be misremembered compared with cued items. The results are in line with the predictions of a flexible resource model in which VWM resources can be allocated across multiple items in accordance with the task demands. 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 | 0,002 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 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 ».