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Enregistrement W4387865556 · doi:10.1037/xhp0001157

The specificity of feature-based attentional guidance is equivalent under single- and dual-target search.

2023· article· en· W4387865556 sur OpenAlexafffund
Ryan Williams, Susanne Ferber, Jay Pratt

Notice bibliographique

RevueJournal of Experimental Psychology Human Perception & Performance · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeural and Behavioral Psychology Studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésTemplateDual (grammatical number)Similarity (geometry)Computer scienceVisual searchMatching (statistics)Feature (linguistics)Template matchingPattern recognition (psychology)Selective attentionArtificial intelligencePsychologyCognitionMathematicsNeuroscienceImage (mathematics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Individuals actively maintain attentional templates to prioritize target-matching inputs. While previous works have established that multiple templates can be held simultaneously, current understanding is limited with respect to the representational quality of such templates. We thus investigated: (a) whether the maintenance of two templates is limited to broad, coarse-grained representations, and if not, (b) whether there is nonetheless a decline in the achievable level of specificity when multiple attentional templates are held simultaneously. Using a spatial cueing procedure, we probed the breadth of attentional templates while participants maintained either one (Experiment 1) or two target colors (Experiment 2) under conditions of low- or high-similarity search and found specific template maintenance during high-similarity search for both single- and dual-target conditions. We then directly compared template specificity during single- and dual-target maintenance in Experiment 3, probing at the point of differentiation between target and nontarget feature values observed during single-target search. Here we found no difference in the selectivity of cue validity effects between single- and dual-target search, suggesting equivalent template specificity regardless of whether one or two features are relevant to search. Lastly, in Experiment 4, we established that such template specificity is dependent on access to visual working memory. (PsycInfo Database Record (c) 2023 APA, all rights reserved).

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,465
Score d'incertitude au seuil0,558

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,242
Tête enseignante GPT0,437
Écart entre enseignants0,195 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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