Examining the relationship between individual differences in visual sensitivity and distribution of covert attention around the visual field
Notice bibliographique
Résumé
Visual performance varies across the visual field and differs between individuals, potentially contributing to errors in everyday tasks. These variations may stem from anatomical factors, such as photoreceptor density, as well as attentional factors, including the allocation of covert attention. This study investigated the relationship between individual differences in low-level spatial resolution and the distribution of covert attention across the visual field. In addition, we examined participants’ awareness of these performance differences across the visual field. Participants performed two distinct tasks: a line bisection task to evaluate low-level spatial resolution, and a visual search task to examine how covert attention is distributed across the visual field, while maintaining fixation at the center of the display. Stimuli were presented at 4º eccentricity across 4 cardinal and 4 diagonal locations. The bisection task measured spatial resolution by having participants judge whether the stem of a T-shape was offset to the left or right across ten levels (-0.12-0.12º). The second task assessed allocation of covert attention with a search task in which participants reported the orientation of a rotated T among Ls, placed in a random location around fixation. All stimuli were presented at the same 4º eccentricity. To assess whether participants were aware of their performance differences around the visual field, participants provided confidence ratings for their responses in both tasks. Results revealed no significant relationship between spatial resolution in the T-bisection task and accuracy in the search task, suggesting that these measures reflect distinct aspects of visual processing. This was further supported by confidence ratings, which tracked accuracy in the search task, but did not correlate with accuracy in the bisection task. Together, these findings point to distinct mechanisms underlying performance asymmetries around the visual field.
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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 | 0,006 |
| 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».