The influence of scene context on parafoveal processing of objects
Notice bibliographique
Résumé
Many studies in reading have shown the enhancing effect of context on the processing of a word before it is directly fixated (parafoveal processing of words).Here, we examined whether scene context influences the parafoveal processing of objects and enhances the extraction of object information.Using a modified boundary paradigm called the Dot-Boundary paradigm, participants fixated on a suddenly onsetting cue before the preview object would onset 4° away.The preview object could be identical to the target, visually similar, visually dissimilar or a control (black rectangle).The preview changed to the target object once a saccade toward the object was made.Critically, the objects were presented on either a consistent or an inconsistent scene background.Results revealed that there was a greater processing benefit for consistent than inconsistent scene backgrounds and that identical and visually similar previews produced greater processing benefits than other previews.In the second experiment, we added an additional context condition in which the target location was inconsistent, but the scene semantics remained consistent.We found that changing the location of the target object disrupted the processing benefit derived from the consistent context.Most importantly, across both experiments, the effect of preview was not enhanced by scene context.Thus, preview information and scene context appear to independently boost the parafoveal processing of objects without any interaction from object-scene congruency.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,009 |
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 ».