Perceived distance modulates attention allocation
Notice bibliographique
Résumé
Recent experiments suggest that objects perceived to be near our body are processed more quickly and precisely than those that appear farther away. While it is clear this phenomenon, (appropriately termed the “close advantage effect”) occurs, the source of this improved processing remains an open question. One possibility is that attention is allocated more readily to closer objects than those that seem farther away. To examine this hypothesis, we evaluated whether attention orientation is modulated by perceived depth. As in previous experiments, depth differences were created using versions of the Ponzo illusion. In Experiment 1, we used a Posner cuing task where participants detected a target after receiving valid or invalid spatial cues to its location. Critically, on each trial the possible target locations (and cue) were confined to be either on the close or far surface of the illusion. We found greater accuracy for targets on the close surface (consistent with previous studies), and an advantage for the cued location. Notably, the positive effect of the cue was similar for close and far surfaces, suggesting that attention allocation within each surface was similar. In Experiment 2, we used the Egly-Driver task to explore whether attention operates differently when moving between close and far surfaces. In this case, cues and targets appeared on the same surface or different surfaces (valid or invalid). We found an interaction between cue validity and location of the target, such that the close advantage effect was greater for invalid trials. This suggests that observers had more difficulty disengaging attention from the apparently closer surface, even though the two regions were on the same physical plane. Taken together, our results suggest that there is privileged allocation of attention for objects perceived as closer, particularly when attention is split across distance.
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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 | 0,000 | 0,006 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».