Divergent effects of positive and negative cueing on target enhancement and distractor suppression
Notice bibliographique
Résumé
During visual search, one can use information about target features, such as color or shape, to guide attention (positive cueing). Attention can also be guided away from irrelevant items through active suppression of distractor features (negative cueing). Although previous studies have observed faster search times following a negative cue, when the task is relatively easy (i.e. smaller set size), negative cues tend to slow responses. It has been suggested that this is due to initial bottom-up attentional capture by the negatively cued feature, followed by its suppression (i.e. ‘search and destroy’ mechanism). Here, we aimed to better understand the time course of these cueing effects by examining event-related potentials related to target enhancement (N2pc) and distractor suppression (PD). Participants (N = 20) completed a lateralized visual search task wherein they had to find a target line within a colored circle. On each trial, participants were provided with a color cue indicating whether the target would be within the circle of that particular color, not within that color, or an uninformative cue. We found that participants could use positive cues to focus attention on the target item (as indicated by the N2pc) and suppress the distractor (as indicated by the PD). In contrast, when given a negative cue, participants inappropriately attended to the distractor color, followed by its active suppression. Ability to suppress the negatively cued distractor was related to individual differences in anxiety. These results provide electrophysiological evidence of the ‘search and destroy’ mechanism of negative search templates, and suggest that the ability to use negative cue information to benefit performance differs across individuals.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».