Individual differences in the Pd component support object-file updating as the source of the same-location cost in attentional orienting
Notice bibliographique
Résumé
Spatial cues that mismatch the colour of a subsequent target have recently been shown to slow responses to that target. The source of this ‘same location cost’ (SLC) is currently unknown. Two potential sources are attentional signal suppression and object-file updating. Here, we tested these accounts by reanalysing data from a previously published spatial-cueing study in which we recorded brain activity using electroencephalography (EEG), and focusing on the event-related PD component, which is thought to index attentional signal suppression. Correlating PD component amplitude with SLC magnitude gives rise to two opposing predictions. If attentional signal suppression is the source of the SLC, then the SLC should be positively correlated with PD amplitude. Alternatively, if object-file updating is the source of the SLC, the SLC should be negatively correlated with PD magnitude, as a more suppressed signal should be easier to update with subsequent target features. Forty-eight participants performed a colour-based spatial-cueing task, and showed a pattern of reaction times consistent with an SLC. Across participants, SLC and PD magnitudes were negatively correlated (r=-.41, p=.004). This finding is not compatible with an attentional suppression account of the SLC, and instead supports object-file updating as the source of the SLC.
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 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 | 0,007 |
| 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) | 0,002 | 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 ».