Attention goes both ways: Shifting attention influences lexical decisions.
Notice bibliographique
Résumé
Spatial components of concepts can influence the speed with which peripheral targets are responded to (e.g., the word God speeds responses to targets presented above fixation; devil speeds responses to targets presented below fixation). The basic premise underlying these conceptual cueing effects is that thinking of a spatial metaphor activates an internal spatial representation which in turn influences the allocation of attention in the visual field. An important step forward in understanding conceptual cues is determining whether the underlying process is bidirectional: Do shifts of attention facilitate activation of corresponding conceptual information? To test this, a peripheral cue was used to induce shifts of attention to a peripheral location, and the effect of this shift on concept processing was measured with a standard lexical-decision task in which participants made word/nonword responses to a letter string presented at fixation (Experiments 1 and 3), or with a modified lexical-decision task in which participants made English/Dutch judgments of a word presented auditorily (Experiment 2). If shifts of attention activate spatially compatible concepts, then shifting attention to a peripheral location should speed lexical decisions for spatially compatible concepts such that leftward shifts lead to faster lexical decisions of left relative to right concepts (and likewise for rightward, upward, and downward shifts). Our results support this prediction, suggesting that behaviors in the visual field can influence the activation of internal 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 | 0,009 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».