Transfer of Attentional Sharpening Across Contexts is Stimulus-Specific
Notice bibliographique
Résumé
When targets frequently co-occur with highly similar distractors, attentional sharpening is observed wherein target feature representations are narrowed to aid target-distractor discriminations. This sharpening might be due to local tuning mechanisms through increased activation of target values along with suppression of learned distractor values (i.e., sharpening limited to learned features). Conversely, adjustments in global control settings may aid in conflict resolution more generally (i.e., sharpening is transferable to unlearned features). To contrast these models, we asked participants to locate and respond to color targets that co-occurred with two colored distractors (either from an intermediate distance +/-60º or near distance +/-30º from the target in hue space). Additionally, participants were assigned to either Mostly Intermediate or Mostly Near groups where the proportion of intermediate displays to near displays was 80:20 or 20:80, respectively, during a training phase. Following training, the ratio of intermediate to near displays was set to 50:50. In this transfer phase, the target and distractor colors either remained the same (Experiment 1) or changed (Experiment 2). In line with attentional sharpening, during the training phase distractors near the target color in hue space were less interfering for the Mostly Near group than for the Mostly Intermediate group. Critically, this attentional sharpening persisted in the transfer phase only when the target color remained constant. Thus, because the transfer of attentional sharpening was limited to trained features, our results indicate that this process occurs through local tuning processes rather than through broader attentional control mechanisms.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».