Electrophysiological evidence of low salience distractor interference during visual search
Notice bibliographique
Résumé
Visual search displays often include distractors of lesser salience in addition to a target and one or more salient distractors. We investigated low salience distractor effects on the N2pc, an ERP component indexing the deployment of attention, and the Ptc, a component purported to reflect attentional disengagement. We hypothesized that salient distractors pull the attentional focus away from the target, which could lead to increased attentional processing of low salience distractors close to the target and salient distractor. Participants looked for a colored inverted T during a visual search task while ignoring an L of the same color at a fixed distance on an imaginary circle around fixation. There were four conditions: no additional gray (low salience) distractors, two additional gray distractors between color items, two additional gray distractors just outside the area delimited by the colored items, and four additional gray distractors inside and outside the attended region. The gray distractors impacted N2pc and Ptc amplitude and latency, indicating an effect of gray distractors on attentional processing. Also, additional gray distractors led to increasingly more deviation of the N2pc and Ptc waveforms from the baseline offered by the condition with no additional gray distractors. When we increased the difficulty to individuate the target, we observed more displacement of lateralized activity from the N2pc to the Ptc time window. We argue that distractor-related modulations likely result from increased variance in the latency of attentional engagement activity to the target instead of distractor inhibition or attentional disengagement.
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 | 0,000 | 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 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».