The automaticity of semantic processing revisited: Auditory distraction by a categorical deviation.
Notice bibliographique
Résumé
Automatic information processing has been and still is a debated topic. Traditionally, automatic processes are deemed to take place autonomously and independently of top-down cognitive control. For decades, the literature on reading has brought to the fore empirical phenomena such as Stroop and semantic priming effects that provide support for the assumption that semantic information can be accessed automatically. More recently, there has been growing evidence that semantic processing is in fact susceptible to higher-level cognitive influences, suggesting that this form of processing is instead conditionally automatic. The purpose of the present study was to revisit this debate using a novel approach: The automatic access to the meaning of irrelevant auditory stimuli was tested through the assessment of their distractive power. More specifically, we aimed to examine whether a categorical change in the content of to-be-ignored auditory sequences composed of speech items that are personally nonsignificant to participants (e.g., a digit among letters) can disrupt an unrelated visual focal task. In seven experiments, we assessed this categorical deviation effect and its functional properties. We established that distraction by categorical deviation is noncontingent on the activated task set and appears resistant to top-down control manipulations. By suggesting not only that the semantic content of the irrelevant sound can be extracted preattentively, but also that such semantic activation is ineluctable during auditory distraction, these findings shed new light on the automatic nature of semantic processing. (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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».