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Enregistrement W4311802965 · doi:10.1167/jov.22.14.3224

Rapid (<160ms) control over attentional capture by long-term memory attentional control settings

2022· article· en· W4311802965 sur OpenAlexaff
Lindsay Plater, Maria Giammarco, Jack Hryciw, Naseem Al-Aidroos

Notice bibliographique

RevueJournal of Vision · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeural and Behavioral Psychology Studies
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésN2pcPsychologyFixation (population genetics)Attentional controlCognitive psychologyCognitionVisual searchVisual spatial attentionVisual attentionInhibition of returnSelective attentionNeuroscienceMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Attentional control settings (ACSs) guide attention in our complex visual environments by determining which stimuli capture spatial attention: When searching for something blue, other blue objects will capture attention, but red objects will not. Recent research indicates that humans can maintain a long-term memory (LTM) ACS for up to 30 complex visual objects, whereby only those objects capture attention when searched for (Giammarco et al., 2016, Visual Cognition). This behavioural research suggests that salient stimuli are rapidly compared to LTM ACS representations to assess whether a shift in attention is appropriate. Alternatively, this research might be explained by later effects on behaviour after the capture of attention. The purpose of the current experiment was to use electroencephalography to better understand the timing of attentional control offered by LTM ACSs. Participants memorized and searched for 30 complex visual objects in a modified Posner cueing task. In every target display, one object appeared to the left of fixation and one object appeared to the right. Participants indicated which was previously studied, inducing an ACS for the studied objects. Targets were preceded by cues at each location, one studied (ACS match) and one non-studied (ACS non-match). Similar to previous research, we observed a cueing effect; participants responded more quickly to the target if it appeared at the same location as the studied cue versus the non-studied cue. New for this study, some trials excluded target stimuli, so we could measure the cue-related N2pc as a measure of attentional selection. Consistent with rapid effects of LTM ACSs, we observed an N2pc contralateral to studied cues, with lateralized differences between studied and non-studied cues emerging within 160 ms post cue. These results provide direct evidence that our attentional goals represented in LTM can rapidly regulate which sensory stimuli do, and do not, capture out attention.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,098

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0290,004

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,301 · 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

Citations0
Publié2022
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