Delayed onsets are not necessary for generating distractor quitting thresholds effects in visual search
Notice bibliographique
Résumé
Salient distractors lower quitting thresholds in visual search. That is, when searching for the presence of a target among filler items, a large heterogeneously coloured distractor presented at a delayed onset produces quick target-absent judgements and increased target-present errors. The aim of the current study was to explore if the timing of the salient distractor modulates this Quitting Threshold Effect (QTE). In Experiment 1, participants completed a target detection search task in the presence or absence of a salient singleton distractor that either appeared simultaneously with other search items or appeared at a delayed onset (i.e., 100 ms or 250 ms after other array items appeared). In Experiment 2, a similar method was used, except that the salient singleton distractor appeared simultaneously, 100 ms before, or 100 ms after the other array items. Across both experiments, we observed robust distractor QTEs. Regardless of their onset, salient distractors decreased target-absent search speeds and increased target-present error rates. In all, the present findings suggest that delayed onsets are not required for lowered quitting thresholds in visual search.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».