Object Stability, Attention, and Temporal Order Judgments
Notice bibliographique
Résumé
Our visual lives are filled with stable and unstable objects, some relatively human-sized like furniture and boxes, others much larger like trees and buildings. Yet not much is known about how the stability of these objects affects the deployment of our attention across the visual field. To address this, we have investigated how perceived stability interacts with our attentional system with a series of experiments using a cueless temporal order judgment task. Participants were presented with stable and unstable objects, separated by small temporal intervals, and asked to report which object appeared first in the display. Each experiment employed a different pair of stable and unstable stimuli, including objects with stability as a feature at the global scale (e.g., large art pieces; Experiment 1), local scale (e.g., traffic cone; Experiment 2), and never-before-seen objects (e.g., NOUN Database; Experiment 3). The use of never-before-seen objects was aimed to provide a control for novelty, as unstable objects may be more novel due to context (i.e., a physically unstable traffic cone) and attended to more. Additionally, Experiment 4 compared an object, an ottoman, that maintained its stability while being presented upright vs. upside down to control for inversion effects. Participants’ responses were fit to logistic regression models, and their point of subjective simultaneity was calculated using the fitted model. The results show that stability at the local scale captures attention, and this effect is present even in never-before-seen objects (Exp 3). Likewise, the lack of attentional capture in with the ottoman (Exp 4) suggests that these observed effects are due to the objects’ stability rather than their inverted nature. Overall, the results of this study help inform us of the role stability plays in perceiving objects in our visual environments.
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 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 | 0,002 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».