Tuning the ensemble: Incidental skewing of the perceptual average through memory-driven selection.
Notice bibliographique
Résumé
The process by which multiple items within an object grouping are rapidly summarized along a given visual dimension into a single mean value (i.e., perceptual averaging) has increasingly been shown to interact dynamically with visual working memory (VWM). Commonly, this interaction is studied with respect to the influence of perceptual averaging over VWM, but it is also the case that VWM can support perceptual averaging. Here, we argue that, in the presence of memory-matching elements, VWM exerts an obligatory influence over perceptual averaging even when it is detrimental to do so. Over four experiments, we tested our hypothesis by having individuals perform a mean orientation estimation task while concurrently maintaining a colored object in VWM. We anticipated that mean orientation reports would be attracted to the local mean of memory-matching items if such items are prioritized in perceptual average judgments. This was indeed the case as we observed a persistent bias in mean orientation judgments toward the subset mean of items matching the VWM item color, despite color being entirely irrelevant to the mean orientation task. Our results thus highlight a goal-invariant influence of VWM over perceptual averaging, which we attribute to amplification through memory-driven selection. (PsycInfo Database Record (c) 2021 APA, all rights reserved).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».