Cross-Cultural Variations in Visual Search: Exploring Attention Deployment Strategies and Novel Priming on Search Asymmetry
Notice bibliographique
Résumé
Various cultures exhibit different efficiencies when searching for the same simple geometric figure. In Canada and the United States, it is more efficient to search for a long line among short lines than vice versa (typical search asymmetry: Treisman & Gormican, 1988), whereas in Japan and Taiwan, searching for a long line among short lines is equally efficient as searching for a short line among long lines (Tsai et al., 2021; Ueda et al., 2018). One explanation for this variation is the default deployment of attention; search asymmetry might be observed after changing attention deployment even for Japanese and Taiwanese participants. To investigate this hypothesis, we modulated participants’ attention deployment before a visual search using a Navon task, in which participants were presented with a large letter composed of smaller letters and responded to either the large (i.e., global attention priming) or small letter (i.e., local attention priming). The results showed that local attention priming did not change search performances, maintaining no search asymmetry for both Japanese and Taiwanese. However, global attention priming led to the opposite-direction search asymmetry (i.e., a short line among long lines was searched more efficiently compared to vice versa) only for Taiwanese. Post-hoc analysis revealed that the opposite-direction search asymmetry is specific to participants who showed longer reaction times. These novel findings suggest that Japanese and Taiwanese participants default to local attention deployment in visual search, while those with longer reaction times employed a different search strategy with global attention priming. The emergence of opposite-direction search asymmetry raises new questions about how scenes with multiple objects are perceived and how individuals determine their attentional deployment in such scenarios.
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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 | 0,007 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».