Dynamic Modeling of Visual Search
Notice bibliographique
Résumé
In 1998/1999, three participants trained for up to 74-h-long sessions to find a target present on half the trials in visual displays of 1, 2, or 4 initially novel objects. There were four targets and four foils that never changed. Displays occurred simultaneously, or the objects occurred successively, or the four features of each object occurred successively. When successive, the SOAs were short (17, 33, or 50 ms), so the displays appeared simultaneous, making it likely that the search strategy was the same in all conditions. A 2004 publication examined only the simultaneous condition and found evidence suggesting serial search as well as some small amount of automatic attention to targets and occasional early or late termination of search. A 2021 publication examined only the displays with single objects, obtaining evidence for dynamic perception of features. These studies drew conclusions from modeling subtle aspects of the response time distributions; extending such modeling to all conditions would have been complex making it difficult to understand the main processes at work. Here, we present a simple way to extend the 2021 model to the conditions with multiple item displays. It is a hybrid model with parallel automatic processing of features from all display items, processing that finishes during the first comparison, combined with serial comparisons that terminate when a target is found, or when none is found. When objects occur sequentially, there is a tendency to compare first the first object presented that probability rising with SOA. This model gives a good qualitative account of the accuracy and median response times from all the conditions. This success suggests that a more complex model incorporating the dynamic processes of the 2021 model would provide an excellent quantitative account for the accuracy and response time distributions for all the conditions of this visual search study.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».