MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2963669492 · doi:10.1037/xhp0000679

Is attention really biased toward the last target location in visual search? The role of focal attention and stimulus-response translation rules.

2019· article· en· W2963669492 sur OpenAlexfundno aff
Matthew D. Hilchey, Jay Pratt, Dominique Lamy

Notice bibliographique

RevueJournal of Experimental Psychology Human Perception & Performance · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeural and Behavioral Psychology Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésStimulus (psychology)ConfusionPsychologyVisual attentionVisual fieldCognitive psychologyVisual searchCommunicationPerceptionNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is considerable confusion in the visual attention literature as to whether shifts of attention are biased against or in favor of previously attended regions. Studies requiring target localization have shown a performance cost when the target location randomly repeats instead of changes, whereas studies requiring arbitrary keypress responses to target identities have shown a benefit. These studies differ in the amount of attention required to the target and in the stimulus-response translation rules. To evaluate the contribution of each of these factors in accounting for the mixed results, we had participants indicate whether color singletons appeared in the left versus right visual field, or in the upper versus lower visual field, by making spatially compatible keypress responses (a between-experiment manipulation of the stimulus-response translation rules). Within each experiment, we manipulated whether a subtle discrimination of shape was necessary before localizing the target (a manipulation of focal attention). The findings revealed that the costs and benefits for repeating the target location are determined by stimulus-response translation rules, with no effect of or on attention independent of these rules. The results are accounted for by the theory of event coding, and further challenge the notion that location repetition effects reliably reflect attentional bias. (PsycINFO Database Record (c) 2019 APA, all rights reserved).

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,846
Score d'incertitude au seuil0,425

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,103
Tête enseignante GPT0,414
Écart entre enseignants0,311 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Experimental Psychology Human Perception & PerformanceMême sujetNeural and Behavioral Psychology StudiesTravaux en français237 207