The representational basis of positive and negative repetition effects.
Notice bibliographique
Résumé
Repetition of target features in the same spatial location can either benefit or impair performance in perceptual tasks. Moreover, which of these two effects occurs can depend on whether an intervening event is presented temporally between consecutive targets. Here, we explored these effects for color feature repetitions by varying the representational overlap of consecutive targets. The second target on all experimental trials was a simple perceptual color. The task and first target were manipulated to vary the representation produced in response to the first target (perceptual representation of color in Experiment 1; imagined representation of color in Experiments 2 and 5; conceptual representation of color in Experiment 3; color-unrelated representation in Experiment 4). Perceptual and imagined color representations for the first target produced a positive repetition effect when an intervening event did not appear between targets but produced a negative repetition effect when an intervening event did appear between targets. In contrast, conceptual color and color-unrelated representations produced a negative repetition effect both with and without an intervening event. These results suggest that positive repetition effects depend on consecutive targets that share visual representations, whereas negative repetition effects reflect a more complex relationship between stimulus and response features across targets. (PsycINFO Database Record (c) 2020 APA, all rights reserved).
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 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 ».