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Enregistrement W4212968606 · doi:10.1177/17470218221085110

Item-specific control of attention capture: An eye movement study

2022· article· en· W4212968606 sur OpenAlexafffund
Chao Wang, Mitchell R. P. LaPointe, Shree Venkateshan, Guang Zhao, Weidong Tao, Hong‐Jin Sun, Bruce Milliken

Notice bibliographique

RevueQuarterly Journal of Experimental Psychology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeural and Behavioral Psychology Studies
Établissements canadiensLakehead UniversityMount Allison UniversityMcMaster University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésSingletonPsychologyVisual searchEye movementAttentional controlCognitive psychologyTask (project management)Set (abstract data type)GazeControl (management)CognitionArtificial intelligenceComputer scienceNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,004
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,004
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 Opus0,096
Tête enseignante GPT0,406
Écart entre enseignants0,311 · 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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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