An imagery-induced reversal of intertrial priming in visual search.
Notice bibliographique
Résumé
Maljkovic and Nakayama (1994) found that pop-out search performance is more efficient when a singleton target feature repeats rather than switches from 1 trial to the next-an effect known as priming of pop-out (PoP). They also reported findings indicating that the PoP effect is strongly automatic, as it was unaffected by knowledge of the upcoming target color. In the present study, we examined the impact of visual imagery on the PoP effect. Participants were instructed to imagine a target color that was opposite that of the preceding trial (e.g., if the prior target was red, then imagine green). Under these conditions, responses were faster for targets that matched the imagined color than for targets that matched the previous target color, reversing the typical PoP effect. There was no such reversal of the PoP effect for participants asked to verbalize rather than imagine an upcoming target color. In Experiment 3, we explored whether the PoP effect was indeed eliminated in the prior experiments, or instead obscured by the opposing visual imagery effect. Two conditions were compared, 1 in which a PoP effect could oppose the visual imagery effect, and another in which no such effect was possible, allowing inferences about whether a PoP effect was present. The results indicated that the PoP effect was present, but obscured by the larger visual imagery strategy effect that pushed performance in the opposite direction. Overall, the results suggest that the PoP effect is sensitive to top-down strategies that involve visual representations. (PsycINFO Database Record
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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 | 0,001 | 0,006 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».