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Enregistrement W4414722795 · doi:10.1101/2025.09.29.679121

Concept Learning Builds Behaviourally Relevant Attentional Templates

2025· preprint· en· W4414722795 sur OpenAlexaff
Melisa Gumus, Zoey Zhi Yi Lee, Michael L. Mack

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2025
Typepreprint
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation and Critical Thinking Development
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCued speechTask (project management)Concept learningSequence learningMechanism (biology)Feature (linguistics)PhenomenonPerception

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Attention optimizes learning by filtering relevant information to build conceptual knowledge. However, how learned concepts, once encoded in memory, subsequently guide attentional processes remains an intriguing question. We propose that concept learning leads to the emergence of attentional templates that store goal-relevant representations, thereby actively guiding attention allocation. Participants completed two separate learning tasks and a test, wherein each trial began with a cue, indicating which learning task should be employed. Random test trials included a probe instead of concept specific features: a small arrow appeared at a feature location that was relevant (i.e., valid) or irrelevant (i.e., invalid) for the cued task. Successful learners were faster at responding to valid probes than invalid, demonstrating the deployment of concept-specific attentional templates. Importantly, the efficiency of this attention allocation was tied to concept learning success, with higher learning performance yielding greater response time benefits at test. Thus, our results reveal that learning builds behaviourally relevant attentional templates, and subsequently, learned concepts in memory guide attention by deploying these templates, a phenomenon that we introduce as learning-guided attention. This work provides novel insights into the dynamic interplay between learning, memory, and attention. Significance Statement Extensive work shows that attention selects the most relevant information while learning new knowledge. Theoretically, the interaction between learning and attention is bidirectional; learned knowledge, in turn, guides attention to relevant information for that context. However, the mechanism by which knowledge in memory directs attention has remained largely unexplored. By developing an experimental paradigm that bridges the learning and attention literatures, we demonstrate that learning builds “attentional templates” which capture what is relevant in a specific learning context. While utilizing learned knowledge, individuals deploy these templates to allocate their attention to the most relevant information for a given situation. We introduce this phenomenon as learning-guided attention , providing novel insights into the dynamic interplay between learning, memory, and attention.

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)0,006
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,267 · 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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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