Item-specific control of attention capture: An eye movement study
Notice bibliographique
Résumé
Measures of attentional capture are sensitive to attentional control settings. Recent research suggests that such control settings can be linked associatively to specific items. Rapid item-specific retrieval of these control settings can then modulate measures of attentional capture. However, the processes that produce this item-specific control of attentional capture are unclear. The current study addressed this issue by examining eye-movement patterns associated with the item-specific proportion congruency effect (ISPC). Participants searched for a shape singleton target in search displays that also contained a colour singleton-the colour singleton was either the same item as the shape singleton (congruent trials) or a different item (incongruent trials). The relative proportions of congruent and incongruent trials were manipulated separately for two distinct item types that were randomly intermixed. Response times (RTs) were faster on congruent than incongruent trials, and this congruency effect was larger for high-proportion congruent (HPC) than low-proportion congruent (LPC) items. Eye movement data revealed a higher proportion of saccades towards the distractor and longer dwell times on the distractor in the HPC condition. These results suggest that item-specific associative learning can influence the strength of representation of the task goal (e.g., find the odd shape), a form of selection history effect in visual search.
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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 | 0,000 | 0,004 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».