The Active Suppression of a Distractor’s Location Can Be Elusive
Notice bibliographique
Résumé
Our visual system is inundated with distracting objects that vie for our attention. While visual attention selects relevant information, inhibitory mechanisms might be useful to suppress the locations occupied by irrelevant distractors. Yet, there is a dearth of behavioral evidence for the active suppression of a distractor's location (ASDL) using central cues that provide preliminary information about a distractor's location. In the first two experiments, we attempt to conceptually replicate, using an online platform, experiments that provide evidence of the ASDL. We replicate the distractor cueing effect in a localization task (Experiment 1) wherein responses to targets were faster when a central arrow cued the location of an impending distractor than an empty location. This effect was larger in the first block of trials than it was in the second. In a discrimination task (Experiment 2), unlike previous studies, we found no evidence for an effect of distractor cueing. In Experiment 3, we replaced the central arrow cues with central number cues because arrow cues may elicit a symbolic shift of attention that might offset the ASDL. Once again, the best model was one in which the distractor cueing effect was absent. We replicate these failures to find evidence of the ASDL in two more experiments. The results suggest that the ASDL can be elusive and may be tied to the response system, not attention.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».