Examining the limits of feature integration
Notice bibliographique
Résumé
Feature integration effects are prevalent in many visual cognition tasks that require stimulus identification. In many cases, these feature integration effects are "nuisance" effects in that they obscure the effects under study, possibly leading to invalid inferences. Eliminating these effects has proven difficult. Here, we manipulated a paradigm in which feature integration effects have been shown to be surprisingly absent in order to learn about the limits of such effects limits. In the prime-search paradigm, individuals sometimes make a response to a centrally presented prime stimulus (a colored circle). This is followed by a visual search where the target stimulus may or may not appear in a placeholder matching the prime stimulus. Typically, response are faster when the target's placeholder matches the prime than when it does not, but only when individuals respond to the prime. Across four experiments we gradually increased the overlap in stimulus location and response demands between the two tasks to determine what is necessary to cause feature integration effects to appear. We found that stimulus location overlap alone was insufficient to generate feature integration effects. Similarly insufficient was having location overlap and response overlap (i.e., both responses with the spacebar). With stimulus location overlap and a lateralized response set, however, feature integration effects appeared. This remained the case when we removed the distractor item from the second task. Interestingly, the feature integration effects were consistent with those predicted when a task switch occurs, rather than those found more commonly. This study indicates that the lack of integration effects in the prime-search task result from participants representing the two parts as separate tasks along with the lack of stimulus location and response set overlap. Furthermore, the data has implications for understanding the limits of feature integration and the interplay between task switching and feature integration. Meeting abstract presented at VSS 2018
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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 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».