Distribution of Attention in Three-Dimensional Space
Notice bibliographique
Résumé
The distribution of spatial attention has mostly been studied for visual events presented within a two-dimensional space. In this study, we examined the distribution of spatial attention in a three-dimensional space (i.e., across the z-axis). Much previous research suggests that attention is universally biased toward stimuli appearing in near space compared to far space. However, the results of some studies suggest this ‘near advantage’ is task-specific, with some tasks instead producing an attention bias toward stimuli in far space. The current study investigated whether two tasks that differ in attentional priorities (i.e., target localization vs target discrimination) differentially bias attention across near and far depth. Across three experiments, we compared target localization and target discrimination tasks when a single target appeared as the stimulus (Experiment 1) and then, for a cue-target task, compared target localization (Experiment 2A) and target discrimination tasks (Experiment 2B). Our results support the proposal that the near advantage is task-specific. For target localization, reaction times (RTs) were shorter for near-targets than for far-targets, however, for target discrimination, RTs were shorter for far-targets than for near-targets. This result was revealed in both uncued and cue-target paradigms. The cue-target paradigm also showed that relative to same-depth conditions, the cueing effect pointed to greater facilitation when orienting attention from far-to-near space for target localization but from near-to-far space for target discrimination. These findings argue against a universal near advantage. Overall, the results were consistent with the notion that different task demands can differentially bias the distribution of attention across near and far depth, a proposal that has implications for the potential involvement of the dorsal and ventral visual processing streams.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».