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Enregistrement W3136790630 · doi:10.3389/fpsyg.2021.605250

Individual Differences in Attentional Breadth Changes Over Time: An Event-Related Potential Investigation

2021· article· en· W3136790630 sur OpenAlexafffund
Brent Pitchford, Karen M. Arnell

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Psychology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeural and Behavioral Psychology Studies
Établissements canadiensBrock University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésPsychologyPerceptionCognitive psychologyAttentional biasEvent-related potentialCognitionDevelopmental psychologyNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Event-related potentials (ERPs) to hierarchical stimuli have been compared for global/local target trials, but the pattern of results across studies is mixed with respect to understanding how ERPs differ with local and global bias. There are reliable interindividual differences in attentional breadth biases. This study addresses two questions. Can these interindividual differences in attentional breadth be predicted by interindividual ERP differences to hierarchical stimuli? Can attentional breadth changes over time within participants (i.e., intraindividual differences) be predicted by ERPs changes over time when viewing hierarchical stimuli? Here, we estimated attentional breadth and isolated ERPs in response to Navon letter stimuli presented at two time points. We found that interindividual differences in ERPs at Time 1 did not predict attentional breadth differences across individuals at Time 1. However, individual differences in changes to P1, N1, and P3 ERPs to hierarchical stimuli from Time 1 to Time 2 were associated with individual differences in changes in attentional breadth from Time 1 to Time 2. These results suggest that attentional breadth changes within individuals over time are reflected in changes in ERP responses to hierarchical stimuli such that smaller N1s and larger P3s accompany a shift to processing the newly prioritized level, suggesting that the preferred level required less perceptual processing and elicited more attention.

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)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,090
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,266 · 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'étudeObservationnel
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

Citations2
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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