Sometimes more (overlap) is better! Action plan overlap impacts the interference between visually-guided touch and multiple-object tracking (MOT)
Notice bibliographique
Résumé
When two tasks are performed simultaneously their action plans can overlap with one another. Past findings suggest that the overlap can either improve or degrade performance, depending on the relatedness of the required actions (e.g., Fournier et al. 2015). In this study we assessed the impact of overlapping action plans in a multiple-object tracking (MOT) task. Participants tracked 1-4 MOT targets while also touching moving items in MOT that changed colour. To determine the effects of action plan overlap between the MOT and touch task, we manipulated the way that participants reported the identity of the targets at the end of the trial (untimed). In the touch task participants always used the index finger of their dominant hand. To report the targets participants either typed in the letters corresponding to the targets with their non-dominant hand (minimal overlap) or touched MOT targets with the index finger of their dominant hand (maximal overlap). Target report method had no effect on single-task MOT performance. However, when participants had to touch moving items that changed colour during tracking (dual-task), MOT performance was significantly worse when overlap was minimized. It also took participants longer to touch moving items that changed colour - even though target report occurred 7-8 seconds later. Nonetheless, MOT performance was always better and touch latencies lower when the touched items were targets as compared to distractors in MOT; report technique had no effect. This shows a dissociation between the effects of attentional selection in MOT and overlapping action plans.
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 | 0,001 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 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 ».