No role for activated long-term memory in attentional control settings.
Notice bibliographique
Résumé
Visual spatial attentional capture is contingent on an observer's goals, or attentional control settings. Recent research has demonstrated that observers can adopt attentional control settings based on numerous visual objects represented in episodic long-term memory (LTM). But why do LTM representations that comprise an attentional control set bias attentional capture, when other LTM representations do not? In the present study, we tested the activated LTM account-that LTM representations form an attentional control set if, and only if, they are represented in activated LTM-by mixing a working memory task to test for representation in activated LTM, with a spatial blink task to test for the state of participants' attentional control settings. In Experiments 1 and 2, inducing participants to represent complex visual objects in activated LTM did not result in those objects forming an attentional control set. In Experiment 3, we found a dissociation between activated LTM and attentional control settings; objects that were represented in activated LTM produced greater intrusion effects (indicating representation in activated LTM) than objects that were part of an attentional control set, yet smaller capture effects. These results do not support the activated LTM account. We conclude that representation in activated LTM is not the factor that determines which LTM representations comprise an attentional control set, and discuss the implications of these findings for research on attentional templates and hybrid visual and memory search. (PsycINFO Database Record (c) 2020 APA, all rights reserved).
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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 | 0,009 |
| 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 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».