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Enregistrement W4412458966 · doi:10.1167/jov.25.9.2147

The Impact of Attentional Fluctuations on Performance in an Image Flanker Task

2025· article· en· W4412458966 sur OpenAlexaff
Avalon Nisenbaum, Susanne Ferber

Notice bibliographique

RevueJournal of Vision · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueHuman-Automation Interaction and Safety
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCognitive psychologyPsychologyTask (project management)Economics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sustained attention is essential for tasks requiring prolonged focus. Yet, our attention fluctuates, even for simple tasks, as our minds shift in and out of focus. Such lapses in attention are called mind wandering (MW) and are often associated with performance declines. The flanker task is a well-established paradigm to study the ability to suppress irrelevant information and respond accurately to the target stimuli. When combined with MW assessments, it has been found that during MW periods, performance on incongruent trials decreases. Previous studies have often used symbolic stimuli, such as arrows, numbers, or letters, which may limit transfer to real-world situations. Here, we tested whether “in-zone” (high task engagement) and “out-of-zone” (low task engagement) periods affect performance in a task involving images of indoor/outdoor scenes and living/non-living items. Participants (N = 47) completed an image Flanker task designed to assess sustained attention through response times (RTs) and accuracy. Results showed significant differences between “in-zone” and “out-of-zone” conditions. Participants in the "in-zone" condition exhibited faster RTs and higher accuracy compared to the "out-of-zone" condition. In the “in-zone” condition, no significant differences in RTs were found between congruent and incongruent trials, whereas the “out-of-zone” condition showed significant RT differences, with incongruent trials slower than congruent ones. For accuracy, no significant differences were found in either zone. These results align with theoretical models, suggesting that attentional fluctuations directly impact task performance. Our findings underscore the dynamic nature of sustained attention and its significant influence on task performance. The clear distinctions between “in-zone” and “out-of-zone” conditions highlight the critical role of attentional fluctuations in shaping behavioural outcomes. Future studies will identify the ideal duration of attention-demanding tasks and effective break strategies that could inform interventions to enhance focus and productivity across various settings.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,434
Écart entre enseignants0,416 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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