Differences in Inter-Item Salience at Encoding Produce Imbalanced Attentional and Representational Visual Working Memory Biases
Notice bibliographique
Résumé
We examined whether the competitiveness of a given visual working memory representation, with regard to memory-driven capture (Study 1) and inter-item memory distortions (Study 2), is modulated by salience disparities present at encoding. In both studies, individuals encoded the colors of two slanted rectangles embedded within a broader cluster of vertically oriented rectangles. For the task-relevant stimuli, salience was operationalized according to the rotation of each item, with one (high-salience) item oriented to a 45-degree angle, which popped-out from the background, and one (low-salience) item oriented to a 12-degree angle, which was less differentiated from the background items. In Study 1, individuals had to either report the color of a probed item or perform a visual search task (unpredictably). To measure memory-driven capture, a task-irrelevant color-singleton was always present in the visual search displays, which could match the color of the high-salience item, the color of the low-salience item, or neither of the two memorized colors. Here, we found memory-driven capture to be limited to the high-salience item. To examine the role of encoding salience on inter-item memory distortions, in Study 2, the colors of the two memorized items were held to a constant difference of 45-degrees in a circular hue space. Additionally, probed items were tested using 2AFC judgments in which a visually similar lure was positioned either towards or away from the unprobed item in hue space. Through these judgements, we found representations of the low-salience items to be distorted by high-salience items (i.e., attractive bias), while low-salience items had no effect on representations of high-salience items. Overall, we demonstrate that, when salience-based differences are present at encoding, the most salient item holds a competitive advantage, in that, it more strongly influences which visual inputs are prioritized in the environment and skews the representations of less salient items.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».