Searching for Visual Singletons Without A Feature to Guide Attention
Notice bibliographique
Résumé
RT studies have provided evidence for a singleton-detection strategy that is used to search for salient targets when there is no additional featural knowledge that would help guide attention. Despite this behavioral evidence, there have been few ERP studies of singleton detection mode because it was reported early on that the ERP signature of attentional selection (the N2pc) is absent without feature guidance. Recently, however, it was discovered that a small and relatively late N2pc occurs in singleton detection mode along with a previously unreported component called the singleton detection positivity (SDP). Here, we show that both components are influenced by the number of items in the display, as one might expect in a salience-based search mode. Specifically, the N2pc and SDP were larger when the set size was increased to make the singleton "pop out" more easily, when participants responded more quickly regardless of set size, and when RT search slopes were negative (Experiment 1). The latency of the SDP also depended on set size. In Experiment 2, EEG was recorded with a higher density electrode array to better characterize the scalp topography of the components and to estimate their neural sources. Regional sources near the ventral surface of extrastriate cortex in the occipital lobe explained over 96% of N2pc and SDP activities. These results indicate that searching in singleton detection mode selectively modulates processing within perceptual regions of visual cortex.
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 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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».