Notice bibliographique
Résumé
Object categories are believed to be organized hierarchically, such that a category’s typical exemplars form the basis of categorical attentional templates that determine how attention is deployed. We ask how encountering category members modifies formation of these templates, specifically through a biased competition mechanism found when voluntarily up- or down-regulating objects. In Experiment 1, we tested whether this form of competition is required in template formation. In each trial, participants were cued to either attend or suppress one of two exemplars of the same category (single cue conditions) or to do both at the same time (double cue). Then, they searched for that category in an array of different objects containing either the attended or suppressed exemplar. Search for suppressed objects was slower than attended objects, but only when competition was present (double cue). This points to the necessity of biased competition at encoding to enhance or suppress exemplars when forming categorical templates. We replicated this effect in Experiment 2, which again either induced biased competition (double cues) or did not (same cue: attend or suppress both objects at the same time). To verify that suppression occurred, Experiment 3 included a baseline condition where participants were instructed not to attend to or suppress either image. Search was slower for suppressed items relative to baseline, suggesting that active suppression is possible under this paradigm. In sum, this study demonstrates the flexibility in categorical template formation, hinting at a potential way in which people develop category representations.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».