The role of perceptual load and sensory degradation on cross-modal selective attention
Notice bibliographique
Résumé
To understand our sensory environment, our perceptual system must employ selective attention; the ability to attend to target information while ignoring distracting information. In the uni–modal domain the main determinant of selective attention success is capacity limitation, where only when processing capacity is taxed by the target (high load; HL) is distraction eliminated (perceptual load theory; PLT). Conversely, data limits while also increasing task demands, do not benefit selective attention as these limits are often driven by sensory degradation (SD) such that placing additional resources towards the target is not beneficial. Investigations of PLT to the cross–modal domain have produced mixed results, and no study has yet directly contrasted the impact of capacity and data limits in the cross–modal domain. The present dissertation focused on examining the impact of Perceptual Load (PL) and SD on cross–modal selective attention, in addition to examining how these factors would interact with the attended modality and individual differences (ID) in attentional control. Experiment 1 used a go–no–go manipulation of PL to show that distractor effects were not reduced at HL compared to low load (LL) condition and instead displayed trends for increased distraction under HL regardless of the attended modality. Experiment 2 used the addition of noise to create SD, and found that distractor processing increased under SD, again regardless of the attended modality. Experiment 1 and 2 used a uni–modal measure of attentional control, and overall both studies did not find a consistent pattern of correlation with cross–modal selective attention, suggesting important differences between the two. Experiment 3 used a single manipulation to create HL and SD conditions in a single experiment, and also found that both HL and SD showed trends of increased distraction relative to LL conditions. Overall the current dissertation suggests that capacity limitations arise at the modality level, and so do not impact cross–modal selective attention. As such, the findings of the current dissertation suggest there is no difference between capacity and data limited conditions in the cross–modal domain. Results are interpreted within a cross–modal selective attention framework.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».