Conflict-monitoring theory in overtime: Is temporal learning a viable explanation for the congruency sequence effect?
Notice bibliographique
Résumé
In interference tasks (e.g., Stroop, 1935), congruency effects are larger following a congruent versus an incongruent trial. This "congruency sequence effect" has been traditionally explained in terms of a conflict-monitoring mechanism that focuses attention toward relevant information when conflict has recently been experienced. More recently, it has been suggested that effects of this sort result from differences in the temporal expectancies formed following congruent trials (fast responding) versus incongruent trials (slow responding). Evidence supporting this "temporal-learning" account was recently reported for a similar effect, the finding that congruency effects are larger in a mostly congruent list than in a mostly incongruent list. That is, consistent with the idea that this "proportion-congruent effect" is based on different temporal expectancies following congruent versus incongruent trials in interference tasks, the proportion-congruent effect was eliminated on normal (i.e., immediate-response) trials when temporal expectancies were equated by requiring a delayed response on the prior trial. In two experiments, we examined whether this delayed-response procedure would have a similar impact on the congruency sequence effect. Consistent with the temporal-learning account (but not inconsistent with conflict-monitoring accounts), the congruency sequence effect on immediate-response trials was eliminated when the previous trial required a delayed response. However, no evidence supporting the temporal-learning account emerged from reanalyses of experiments requiring only immediate responses in which the response latency in the previous trial functioned as the temporal-expectancy index. Overall, the present results and analyses do not provide much evidence favoring the temporal-learning account over conflict-monitoring accounts of the congruency sequence effect. (PsycInfo Database Record (c) 2022 APA, all rights reserved).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».