Predictions benefit performance in dynamic search across the adult lifespan
Notice bibliographique
Résumé
Visual search is a common cognitive task that requires us to select relevant targets while ignoring irrelevant distractors. Changes attributed to developmental trajectories of executive control, distraction sensitivity, and perceptual capacities all contribute to a characteristic decline in search performance with age between younger and older adults. Traditional studies of visual search rely heavily on tasks using static search displays. However, outside the laboratory, visual search typically occurs in dynamic settings with stimuli coming in and out of our visual field. Furthermore, everyday dynamic search settings – such as crossing a busy road – often contain spatiotemporal regularities that afford anticipation of task-relevant events (e.g., predicting when a pedestrian light will change). We investigated whether individuals across the adult lifespan utilise predictive regularities to optimise visual-search performance in extended dynamic contexts. Participants (N=300; between 20 and 80 years old) performed a dynamic visual search task in which eight targets faded in and out among distractors over extended trials. Half of the targets appeared at fixed temporal onsets and spatial quadrants throughout the experiment. We estimated the behavioural benefits conferred by learned spatiotemporal regularities of targets and by the mounting temporal probability of targets appearing over time. Overall search performance decreased with advancing age. However, the behavioural benefits of predictions were preserved. Longer time intervals between sequential targets resulted in faster responses across all participant ages. The benefits related to memory-based predictions and to intervals between targets interacted with age. Benefits for memory-related target predictability became more pronounced for lengthier intervals between targets over with advancing age. While younger participants benefited from memory-related predictions from short inter-target intervals, older participants benefited primarily when the intervals were longer. Despite a generic decline in dynamic visual-search performance with ageing, we identified a striking preserved ability to extract and utilise regularities to guide behaviour.
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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».