Robust evidence for proactive conflict adaptation in the proportion-congruent paradigm.
Notice bibliographique
Résumé
In the standard Proportion-Congruent (PC) paradigm, performance is compared between a list containing mostly congruent (MC) stimuli (e.g., the word RED in the color red in the Stroop task; Stroop, 1935) and a list containing mostly incongruent (MI) stimuli (e.g., the word BLUE in red). The PC effect, the finding that the congruency effect (i.e., the latency difference between incongruent and congruent stimuli) is typically larger in an MC list, has been interpreted by the popular conflict-monitoring account (Botvinick et al., 2001) as reflecting a proactive process whereby attention to task-relevant information is adapted based on how frequently conflict from task-irrelevant information arises. Recently, however, alternative accounts of the PC effect have emerged that assume either that the PC effect reflects processes other than proactive conflict adaptation (e.g., stimulus-response contingency learning) or that proactive conflict adaptation is only engaged as a last resort (e.g., when contingency learning cannot be used to minimize interference). We examined these ideas in three experiments in which proactive conflict adaptation could be evaluated independently from processes that are normally confounded with it in the PC paradigm, while still allowing those processes, particularly contingency learning, to be used to minimize interference. Consistent with the conflict-monitoring account of the PC effect, but inconsistent with all the alternative accounts of the PC effect, evidence for proactive conflict adaptation emerged in all experiments. Although multiple processes may be engaged in the PC paradigm, this paradigm remains a valid tool for examining proactive conflict adaptation, its typical use. (PsycInfo Database Record (c) 2023 APA, all rights reserved).
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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 | 0,003 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».