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Enregistrement W2753648444 · doi:10.1167/17.10.114

Visual working memory of multiple preferred objects

2017· article· en· W2753648444 sur OpenAlexaff
Holly Lockhart, Stephen M. Emrich

Notice bibliographique

RevueJournal of Vision · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueHuman-Automation Interaction and Safety
Établissements canadiensBrock University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCued speechWorking memoryPsychologyFlexibility (engineering)Encoding (memory)Cognitive psychologyPrioritizationTask (project management)Resource (disambiguation)Generalizability theoryComputer scienceCognitionStatisticsDevelopmental psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,060
Tête enseignante GPT0,431
Écart entre enseignants0,372 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2017
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