Typicality Modulates Attentional Capture by Object Categories
Notice bibliographique
Résumé
What we pay attention to in the visual environment is often driven by what we know about the world. For example, a number of studies have found that observers can adopt attentional sets for a particular semantic category. However, some objects are more typical members of a category than others. While previous evidence suggests that an object’s typicality can influence the guidance of attention in visual search, it is unclear whether typicality can also influence the capture of attention. To test whether this is the case, participants were given a category of objects at the beginning of each trial. Then, a rapid serial visual presentation (RSVP) stream was presented at fixation, and participants had to indicate whether an object of the given category was present or absent from the stream. Importantly, a single flanker image also appeared above or below the central stream just before the target. This flanker could belong either to the same category as the target or a different category, and could be a typical or atypical exemplar of that category. Participants were less accurate at detecting the target when the flanker belonged to the same category as the target. Moreover, participants were even less accurate when the flanker was a typical exemplar of this category. Similar findings were observed when targets consisted of typical and atypical exemplars. Together, these findings indicate that the extent of attentional capture toward a distractor depends on whether the distractor matches the category and typicality of one’s attentional set.
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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 | 0,007 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».