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Enregistrement W4388572255 · doi:10.31234/osf.io/vh9n6

The Role of Attention in Eliciting a Musically Induced Visual Motion Aftereffect

2023· preprint· en· W4388572255 sur OpenAlexaff
Hannah Cormier, Christine D. Tsang, Stephen C. Van Hedger

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueVisual perception and processing mechanisms
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyPerceptionStimulus (psychology)Motion (physics)Active listeningCognitive psychologyAudiologyMusicalContrast (vision)PsychoacousticsVisual perceptionAuditory perceptionMotion perceptionCommunicationComputer scienceArtificial intelligenceNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Previous studies have reported visual motion aftereffects (MAEs) following prolonged exposure auditory stimuli depicting motion, such as ascending or descending musical scales. The role of attention in modulating these cross-modal MAEs, however, remains unclear. The present study manipulated the level of attention directed to musical scales depicting motion and assessed subsequent changes in MAE strength. In Experiment 1, participants either responded to an occasional secondary auditory stimulus presented concurrently with the musical scales (diverted-attention condition) or focused on the scales (control condition). In Experiment 2, all participants engaged in a continuous secondary auditory task presented concurrently and dichotically with the musical scales. Visual motion perception in both experiments was assessed via random dot kinematograms (RDKs) varying in motion coherence. Results from Experiment 1 replicated prior work, in that extended listening to ascending scales resulted in a greater likelihood of judging RDK motion as descending, in line with the MAE. In contrast, the MAE was eliminated in Experiment 2. Results from Experiment 2 could not be explained by a lack of explicit awareness of the musical scales. These results suggest that attention is necessary in eliciting an auditory-induced visual MAE.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,079
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,280 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2023
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