The role of probe-trial distracters in the production/removal of the Spatial Negative Priming Effect
Notice bibliographique
Résumé
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
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 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 ».