Does feature-based attention play a role in the episodic retrieval of event files?
Notice bibliographique
Résumé
In stimulus identification tasks, stimulus and response, and location and response information, is thought to become integrated into a common event representation following a response. Evidence for this feature integration comes from paradigms requiring keypress responses to pairs of sequentially presented stimuli. In such paradigms, there is a robust cost when a target event only partially matches the preceding event representation. This is known as the partial repetition cost. Notably, however, these experiments rely on discrimination responses. Recent evidence has suggested that changing the responses to localization or detection responses eliminates partial repetition costs. If changing the response type can eliminate partial repetition costs it becomes necessary to question whether partial repetition costs reflect feature integration or some other mechanism. In the current study, we look to answer this question by using a design that as closely as possible matched typical partial repetition cost experiments in overall stimulus processing and response requirements. Unlike typical experiments where participants make a cued response to a first stimulus before making a discrimination response to a second stimulus, here we reversed that sequence such that participants made a discrimination response to the first stimulus before making a cued response to the second. In Experiment 1, this small change eliminated or substantially reduced the typically large partial repetition costs. In Experiment 2 we returned to the typical sequence and restored the large partial repetition costs. Experiment 3 confirmed these findings, which have implications for interpreting partial repetition costs and for feature integration theories in general. (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 | 0,002 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».