Beyond Distraction: Exploring the Conditions of Task-Irrelevant Feature Reinstatement and Working Memory-Based Capture during Visual Search
Notice bibliographique
Résumé
Objects actively stored in visual working memory (VWM) for a recall task, produce VWM-based attentional capture. However, capture often only occurs for the object’s task relevant features. For example, when shown a red circle and asked to later report its shape, in an intervening singleton-search task, circle distractors (task-relevant feature) preferentially capture attention, and red distractors (task-irrelevant feature) do not. Interestingly, for an object’s features to be stored in VWM, they do not need to be shown, but can also be reinstated from long-term memory (LTM); for example, if the shape was previously associated with a colour. Unlike shown features, reinstated features in VWM appear to preferentially capture attention even when task irrelevant. To investigate this difference, we examined how capture by reinstated features is influenced by memory goal (remember vs. search), and search goal (singleton vs. object). Participants memorized a set of objects with specific colours, and then completed a dual task in which they were instructed to either remember or search for one of the objects’ shapes in any colour. On each trial, one memorized object was brought into VWM, and participants had to complete a shape-singleton search task followed by either an object recall, or an object search task. We found that, regardless of whether participants were instructed to remember or search for the object shape, the irrelevant reinstated colour did not capture attention more than any other colour in the shape-singleton search task. However, in both object tasks, participants were quicker to locate and report the object when it appeared in the irrelevant memorized colour. These results suggest that under both remember and search conditions, the task-irrelevant feature was reinstated, actively maintained in VWM, and could bias attention. But merely actively maintaining the irrelevant reinstated feature did not mean it always captured attention.
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 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».