Assessing the Role of Long-Term Memory and Visual Working-Memory Attentional Templates in Guiding Attentional Capture and Decision Making
Notice bibliographique
Résumé
When searching the environment for a visual target, observers adopt an attentional template—an internal representation of the target they are searching for. One open area of study in attention research is to understand where these templates are stored and how they guide attentional capture. Across five experiments, participants used long-term memory (LTM) to learn a set of objects with specific colours and were then asked to find the objects amongst new or old distractors. We varied the role of visual working memory (VWM) in this search task by either telling participants which target to search for at the start of each trial (VWM-based template), or by asking them to search for all objects on every trial (LTM-based template). In the first three experiments, we showed that with and without invoking VWM, participants found the targets faster when presented in their memorized colour, and slower when a distracting object matched that colour. It is possible, however, that these effects emerged during post-perceptual processes like decision-making. To test this idea, we used a probe-dot detection paradigm to measure attentional effects separately from those on decision making. This involved briefly presenting a probe at the target’s location on some trials, and having participants indicate if they saw the probe or not. For VWM-based attentional templates, probe RTs were significantly affected by the previously learned colour association, suggesting that LTM indirectly tunes the attentional template in VWM. On the other hand, when search is guided directly by LTM, the effects on search time are likely related to a post-perceptual process rather than attention. Altogether, this work clarifies the interactive roles of VWM and LTM in controlling attentional capture during visual search.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».