How Does Spatial Attention Influence the Probability and Fidelity of Colour Perception?
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Existing research has found that spatial attention alters how various stimulus properties are perceived (e.g., luminance, saturation), but few have explored whether it improves the accuracy of perception. To address this question, we performed two experiments using modified Posner cueing tasks, wherein participants made speeded detection responses to peripheral colour targets and then indicated their perceived colours on a colour wheel. In E1, cues were central and endogenous (i.e., prompted voluntary attention) and the interval between cues and targets (stimulus onset asynchrony, or SOA) was always 800 ms. In E2, cues were peripheral and exogenous (i.e., captured attention involuntarily) and the SOA varied between short (100 ms) and long (800 ms). A Bayesian mixed-model analysis was used to isolate the effects of attention on the probability and the fidelity of colour encoding. Both endogenous and short-SOA exogenous spatial cueing improved the probability of encoding the colour of targets. Improved fidelity of encoding was observed in the endogenous but not in the exogenous cueing paradigm. With exogenous cues, inhibition of return (IOR) was observed in both RT and probability at the long SOA. Overall, our findings reinforce the utility of continuous response variables in the research of attention.
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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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 découle