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Enregistrement W4248620780 · doi:10.31234/osf.io/vnsy7

A three-response task reveals how attention alters decision criteria but not appearance

2021· preprint· en· W4248620780 sur OpenAlexafffund
Keith A. Schneider, Ibrahim Malik

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueAesthetic Perception and Analysis
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesYork University
Mots-clésCued speechContrast (vision)PsychologyTask (project management)Cognitive psychologyPopulationSocial psychologyComputer scienceArtificial intelligenceMedicineEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Whether attention alters appearance or just changes decision criteria continues to be controversial. When subjects are forced to choose which of two equal targets, one of which has been pre-cued, has a higher contrast, they tend to choose the cued target. This has been interpreted as attention increasing the apparent contrast of the cued target. However, when subjects must decide whether the two targets have equal or unequal contrast, they respond veridically with no apparent effect of attention. The discrepancy between these comparative and equality judgments is explained by attention altering the decision criteria but not appearance. We supposed that when subjects are forced to choose which of two apparently equal targets has the higher contrast, they tend to proportion their uncertainty in favor of the cued target. To test this hypothesis, we employed a three-response task, in which subjects chose which target had the higher contrast but also had the option to report that the targets appeared equal. Across the population, this task disentangled potential attention effects on appearance from those on the decision criteria. We found that as subjects’ narrowed their criteria about what constituted equal contrast, they were more likely to choose the cued target, supporting our uncertainty stealing hypothesis. Across the population. the effects of the attentional cue are explained as changes in the decision criteria and not changes in appearance.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,269 · 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

Citations3
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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