The semantic distance between a linguistic prime and a natural scene target predicts reaction times in a visual search experiment
Notice bibliographique
Résumé
Does reading a semantically similar sentence description of a scene make you faster at subsequently detecting that scene in a visual search task? How does this vary across individuals when everyone has different conceptual knowledge? To investigate the former, 95 subjects were asked to identify a target natural scene in a visual search experiment where the display of a target scene and five semantically related distractors was preceded by a sentence prime. Every scene from our stimuli set was sampled as a target under three conditions: the prime was either the same as the target, halfway between the target and the semantically farthest item from the target, or the semantically farthest item from the target. The semantic distances between each pair of items were averaged Euclidean distances from the multi-arrangements (MA) task collected as part of the Natural Scenes Dataset (NSD). A subset of 27 subjects also completed MA on both the linguistic primes and scene targets, allowing us to use the idiosyncratic distances as predictors of each subject’s RTs. A generalised linear mixed effects model (GLMM) revealed that after removing the zero-distance condition (prime same as the target) the averaged NSD distances (n = 84, slope = .953, t = 5.229, p < .001) do indeed predict the RTs. Strikingly, the strongest effect emerged when the idiosyncratic distances from the captions MA (n = 26, slope = 1.165, t = 3.105, p < .01) were used as the predictors. These findings are significant in at least two major respects: firstly, linguistic primes promote visual targets the more semantically related they are. Secondly, this seems to be closely linked to the subject-specific similarity judgements which extends previous knowledge of semantic priming and opens a discussion as to what level the linguistic input intertwines with one's visual representations.
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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 | 0,001 | 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 ».