Acoustic, and Categorical, Deviation Effects are Produced by Different Mechanisms: Evidence from Additivity and Habituation
Notice bibliographique
Résumé
Sounds that deviate, acoustically or semantically, from prevailing auditory backgrounds disrupt ongoing mental activity. An acoustic deviant is held to capture attention, but doubt has been cast on the attentional nature of the semantic, categorical deviation effect. Unlike the acoustical deviation effect, which is typically amenable to top-down cognitive control, the categorical deviation effect is impervious to top-down influences.To shed further light on the mechanisms underpinning acoustic and categorical deviance, we compared the disruptive impact produced by acoustic deviants (change of voice), categorical deviants (change of category) and combined deviants (change of voice and category) randomly inserted into a to-be-ignored sequence while participants performed a visual-verbal serial recall task.In Experiment 1, all deviants disrupted recall, however combined deviants produced greater disruption than acoustic deviants alone. In Experiment 2 only the disruption produced by an acoustic deviant diminished over the course of the experiment. The acoustic and categorical deviation effects combined additively to disrupt performance (Experiment 1) and habituation was only observed for the acoustic deviation effect (Experiment 2).These results gel with the idea that attentional responses to deviants, and habituation thereof (Experiment 2), is a key component of acoustic but not categorical deviation effects. Taken together, these findings support recent assertions that independent mechanisms drive acoustic and categorical deviation effects.
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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 | 0,005 |
| 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 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».