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Enregistrement W4412459140 · doi:10.1167/jov.25.9.1958

Does Inhibition of Return Care About Spatial Frequency ?

2025· article· en· W4412459140 sur OpenAlexaff
Daniel Lougen, Jay Pratt

Notice bibliographique

RevueJournal of Vision · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutritional Studies and Diet
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInhibition of returnPsychologyNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Inhibition of Return (IOR) is a phenomenon where responses to targets appearing at previously attended locations are slower after a certain temporal interval, enhancing visual search efficiency by discouraging attention from revisiting examined areas. This study investigates whether the spatial frequency of cues and targets modulates IOR by selectively engaging either the magnocellular (sensitive to low spatial frequencies; LSFs) or the parvocellular (sensitive to high spatial frequencies; HSFs) visual pathways. We conducted a typical visual cueing task (two horizontally aligned cue/target locations with placeholders ) with participants completing one of four cueing conditions: LSF cues, HSF cues, LSF targets, or HSF targets. These cues and targets were circles filled with black and white bars at 3 cpd (LSF) or 12 cpd (HSF). The control cues and targets were a white outline with a solid black circle. The inter-stimulus interval (ISI) between cue and target ranged from 100 ms to 1400 ms in order to examine the time course of IOR in each condition. In the spatial frequency cue conditions, we found that LSF and HSF cues generated typical – and equivalent – IOR effects and time courses. In the spatial frequency target conditions, we observed a surprising result; the lack of IOR with both spatial frequencies across all ISIs . Across all conditions, we additionally found the expected decrease in RTs synonymous with longer ISIs, indicating that participants attended to both cues and targets. Overall, the evidence from this study is indicative of a stronger effect centered around relationship between the physical features of cues and targets rather than what pathway is primed to process the stimuli.

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)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,290 · 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'étudeObservationnel
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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