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Enregistrement W4207075538 · doi:10.1016/j.heliyon.2022.e08826

Multiple levels of mental attentional demand modulate peak saccade velocity and blink rate

2022· article· en· W4207075538 sur OpenAlexaff
Valentina Bachurina, Marie Arsalidou

Notice bibliographique

RevueHeliyon · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeural and Behavioral Psychology Studies
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesRussian Science Foundation
Mots-clésSaccadePsychologyEye movementCognitionCognitive psychologyTask (project management)Attentional biasInformation processingAudiologyNeuroscienceMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Every day we mentally process new information that needs to be attended, encoded and retrieved. Processing demands depend on the amount of information and the mental attentional capacity of the individual. Research shows that eye movement indices such as peak saccade velocity and blink rate are related to processes of attentional control, however it is still unclear how eye movements are affected by graded changes in task demand. We examine for the first time relations of eye movements to mental attentional tasks with six levels of task demand and two interference conditions. We report data on 57 adults who completed two versions of the color matching task and provided subjective self rating for each mental attentional demand level. Results show that peak saccade velocity and blink rate decrease as a function of mental attentional demand and correlate negatively with self rating of mental effort. Theoretically, new findings related to mental attentional demand and eye movements inform models of visual processing and cognition. Practically, results point to directions for further research to better understand complex relations among eye movements and mental attentional demand in pediatric populations and individuals with cognitive deficits.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 Opus0,146
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,204 · 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

Citations43
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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