Object-Based Attention
Notice bibliographique
Résumé
There appear to be three independent systems for allocating attention: space-based, feature based, and object-based. Here, we review the literature of object-based attention to determine its underlying mechanisms. First, findings from unconscious priming and cuing suggest that the pre-attentive targets of object-based attention can be fully developed object representations. Next, the control of object-based attention appears to come from ventral visual areas specialized in object analysis that project downward to early visual areas. Whether feedback from object areas can accurately target the object’s specific locations and features is controversial, but recent work in autoencoding has made this plausible. Finally, we suggest that the three classic modes of attention may not be as independent as is commonly considered, and instead could rely on object-based attention for all three modes of selection. Specifically, studies show that attention can spread over the separated members of a group – without affecting the space between them — matching the defining property of feature-based attention. At the same time, object-based attention directed to a single small item has the properties of space-based attention. Nevertheless, the evidence for a parallel, space-based selection controlled through saccade centers is also convincing. We outline the architecture for this combined system and discuss how it works in parallel with other attention pathways.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 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 ».