Is the attentional SNARC effect truly attentional? Using temporal order judgements to differentiate attention from response
Notice bibliographique
Résumé
The spatial-numerical association of response codes (SNARC) effect reflects the phenomenon that low digits are responded to faster with the left hand and high digits with the right. Recently, a particular variant of the SNARC effect known as the attentional SNARC (which reflects that attention can be shifted in a similar manner) has had notable replicability issues. However, a potentially useful method for measuring it was revealed by Casarotti et al. using a temporal order judgement (TOJ) task. Accordingly, the present study evaluated whether Casarotti et al.'s results were reproducible by presenting a low (1) or high (9) digit prior to a TOJ task where participants had to indicate which of two peripherally presented targets appeared first (Experiment 1) or second (Experiment 2). In Experiment 1, it was revealed that the findings of Casarotti et al.'s were indeed observable upon replication. In Experiment 2, when attention and response dimensions were put in opposition, the SNARC effect corresponded to the side of response rather than attention. Taken together, the present study confirms the robustness of the attentional SNARC in TOJ tasks, but that it is not likely due to shifts in attention.
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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 | 0,006 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».