A spatial version of the Stroop task for examining proactive and reactive control independently from non-conflict processes
Notice bibliographique
Résumé
Conflict-induced control refers to humans' ability to regulate attention in the processing of target information (e.g., the color of a word in the color-word Stroop task) based on experience with conflict created by distracting information (e.g., an incongruent color word), and to do so either in a proactive (preparatory) or a reactive (stimulus-driven) fashion. Interest in conflict-induced control has grown recently, as has the awareness that effects attributed to those processes might be affected by conflict-unrelated processes (e.g., the learning of stimulus-response associations). This awareness has resulted in the recommendation to move away from traditional interference paradigms with small stimulus/response sets and towards paradigms with larger sets (at least four targets, distractors, and responses), paradigms that allow better control of non-conflict processes. Using larger sets, however, is not always feasible. Doing so in the Stroop task, for example, would require either multiple arbitrary responses that are difficult for participants to learn (e.g., manual responses to colors) or non-arbitrary responses that can be difficult for researchers to collect (e.g., vocal responses in online experiments). Here, we present a spatial version of the Stroop task that solves many of those problems. In this task, participants respond to one of six directions indicated by an arrow, each requiring a specific, non-arbitrary manual response, while ignoring the location where the arrow is displayed. We illustrate the usefulness of this task by showing the results of two experiments in which evidence for proactive and reactive control was obtained while controlling for the impact of non-conflict processes.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».