Effects of distractor interference cannot be mitigated by predictive cues
Notice bibliographique
Résumé
The contents of visual working memory (VWM) guide daily behaviours. However, VWM is severely capacity limited, making it critical to protect its contents from distracting information. VWM contents are subject to interference in numerous ways, one of which is a bias referred to as “attractive pull”, wherein reports of remembered features are biased toward distractor features (Huang & Sekuler, 2010; Rademaker, Bloem, De Weerd, & Sack, 2015). Here we investigated if we can protect VWM contents against such interference by making distractor presence predictable. Participants remembered the orientation of a target Gabor across a short delay, and we sometimes presented a distractor Gabor during this delay. To assess the effects of attractive pull, we manipulated the orientation difference between the target and distractor Gabors, with larger differences expected to increase the “pull” of the distractor. We also manipulated target encoding time by varying target/distractor stimulus onset asynchrony (SOA), with increased “pull” expected for shorter encoding times. To assess for control over attractive pull, some blocks included a cue at the beginning of the trial to indicate whether or not a distractor would be presented on that trial (predictive blocks) while other blocks did not provide any information (non-predictive blocks). As expected, attractive pull increased with decreasing SOAs, and with larger differences between the target and distractor orientations. However, the predictive cue was not able to mitigate these effects. We suggest that even if presented with a predictive cue prior to target feature encoding, participants cannot effectively prepare to protect VWM contents.
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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 | 0,001 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 ».