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Enregistrement W2999581768

The role of probe-trial distracters in the production/removal of the Spatial Negative Priming Effect

2013· article· en· W2999581768 sur OpenAlexaff
Peter Haworth, Eric Buckolz, Ben Kajaste

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeural and Behavioral Psychology Studies
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPriming (agriculture)Prime (order theory)PsychologyFacilitationEvent (particle physics)Social psychologyComputer scienceMathematicsNeuroscienceCombinatoricsBiology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In spatial negative priming (SNP) tasks, trials are presented in pairs; first the ‘prime’ and then the ‘probe’. Target and/or distractor events appear on both trials and probe target reaction time is significantly lengthened when a target arises at a former distractor-occupied location (ignored-repetition [IR] trial) relative to when it appears at a new location (control [CO] trial). This latency inequality, which is not inevitable, defines the SNP effect. Here the influence of prime and probe trial distractor identity similarity on restoring the SNP effect when its prevention was successfully motivated by the use of a .25 (distracter present)/.75 (distracter absent) condition was examined. Two results were important: (1) the SNP effect was restored when the probe distracter identity fully matched that of the prime trial, but not when distracter identities partially or totally mismatched, showing a retrieval role for the probe distracter, and (2) target-repeat trial facilitation showed the same pattern, present with full matches, otherwise being absent. These results showed that prime-trial processing representations are stored episodically in location tasks and that event identities are part of the episode making distracter event identity matches critical for prime representation retrieval. Additionally, event numbers were not part of the episode so that matching event numbers between prime and probe trials were not important for retrieval of stored prime representations. Acknowledgments: NSERC supported

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,269 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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