Target Discrimination at Different Viewing Distances: The Role of Expectancy for Target Configurations
Notice bibliographique
Résumé
The distribution of attention across depth has recently attracted much research. Research from detection or localization tasks has suggested that attention is distributed more strongly toward near space than far space in the 3D environment. Such 'Near Advantage' has been demonstrated through faster reaction times in localizing near than far targets. However, when the task requires a discrimination response, the results for the depth effect were mixed in the literature. The current experiments sought to examine one potential moderating factor for the effect of depth: expectancy for the target configuration over trials. Recent research has led us to believe that whether participants can predict the task-prioritized target feature on a trial-to-trial basis may result in attention being allocated differently across depth. To investigate this question, using a simulated 3D environment, we implemented an orientation discrimination task where target stimuli were presented pseudorandomly at either the near or far depth plane and either left or right hemifield. In Experiment 1, the magnitude of the orientation differences were randomly selected from three values on every trial. In Experiment 2, the same three magnitudes of orientation differences were implemented between participants, with only one magnitude for a given participant; thus, participants could anticipate the magnitude of orientation difference in the upcoming trials. The results showed that when participants were unable to predict the configuration of the upcoming target stimuli, there was a null effect of depth (Experiment 1). However, when participants could form an expectation pertaining to the upcoming orientation differences, a far advantage was revealed (Experiment 2). These findings reveal that target expectancy could differentially impact attention distribution in a 3D discrimination task. The findings in this study could provide insights into learning in attentional allocation and the possible involvement of dorsal/ventral visual pathways in processing stimuli across 3D space.
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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 | 0,004 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».