Suppression of a salient distractor protects the processing of target features
Notice bibliographique
Résumé
We are often bombarded with salient stimuli that capture our attention and distract us from our current goals. Decades of research has shown the robust detrimental impacts of salient distractors on search performance and, of late, in leading to altered feature perception. These feature errors can be quite extreme, and thus, undesirable. In search tasks, salient distractors can be suppressed if they appear more frequently in one location, and this learned spatial suppression can lead to reductions in the cost of distraction as measured by reaction time slowing. Can learned spatial suppression also protect against visual feature errors? To investigate this question, participants were cued to report one of four briefly presented colored squares on a color wheel. On two-thirds of trials, a salient distractor appeared around one of the nontarget squares, appearing more frequently in one location over the course of the experiment. Participants' responses were fit to a model estimating performance parameters and compared across conditions. Our results showed that general performance (guessing and precision) improved when the salient distractor appeared in a likely location relative to elsewhere. Critically, feature swap errors (probability of misreporting the color at the salient distractor’s location) were also significantly reduced when the distractor appeared in a likely location, suggesting that learned spatial suppression of a salient distractor helps protect the processing of target features. This study provides evidence that, in addition to helping us avoid salient distractors, suppression likely plays a larger role in helping to prevent distracting information from being encoded.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».