Learned spatial suppression is not always proactive.
Notice bibliographique
Résumé
Learning to ignore distractors is critical for navigating the visual world. Research has suggested that a location frequently containing a salient distractor can be suppressed. How does such suppression work? Previous studies provided evidence for proactive suppression, but methodological limitations preclude firm conclusions. We sought to overcome these limitations with a new search-probe paradigm. On search trials, participants searched for a shape oddball target while a salient color singleton distractor frequently appeared in a high-probability location. On randomly interleaved probe trials, participants discriminated the orientation of a tilted bar presented briefly at one of the search locations, allowing us to index the spatial distribution of attention at the moment the search would have begun. Results on search trials replicated previous findings: reduced attentional capture when a salient distractor appeared in the high-probability location. However, critically, probe discrimination was no different at the high-probability and low-probability locations. We increased the incentive to ignore the high-probability location in Experiment 2 and found, strikingly, that probe discrimination accuracy was greater at the high-probability location. These results suggest that the high-probability location was initially selected before being suppressed, consistent with a reactive mechanism. Overall, the accuracy probe procedure demonstrates that learned spatial suppression is not always proactive, even when response time metrics seem consistent with such an inference. (PsycInfo Database Record (c) 2023 APA, all rights reserved).
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».