Sound-induced flash illusion in forced-choice and go/no-go tasks
Notice bibliographique
Résumé
The sound-induced flash illusion (SIFI), the misperception of flash number when presented with an incongruent number of clicks, has been studied almost exclusively using a forced-choice task. Compared to forced-choice tasks, Go/No-Go tasks remove the need for response selection. Understanding the audiovisual interaction under different cognitive loads will pave the way for studies in different development trajectories (e.g. cochlear implant). The task was to discriminate 1 vs. 2 flashes of Gabor stimuli at threshold contrast while ignoring the sound of clicks (0, 1 or 2). Participants were told to make two-alternative forced-choice 2AFC (i.e. left-for-1 and right-for-2) or Go/No-Go responses (either Go-for-1 or Go-for-2) in three separated blocks with order counterbalanced between participants. In all conditions, participants reported more "two-flash" in 2-click trials and vice versa in 1-click trials, when compared to 0-click trials. Furthermore, the effect in 2-click trials was larger in the Go-for-1 task compared to the Go-for-2 and 2AFC tasks. The effect in 1-click trials did not differ among tasks. Repeated measures model indicates that both click number (F1,19=42.06, p<.001) and task type (F1,19=38.00, p<.001) have significant impacts on accuracy. Despite the SIFI being established for 20 years, there has yet to be a departure from the forced-choice task design measuring the illusion. The differences in SIFI effect based on different task designs show that how the illusion is measured can affect the outcome. The basis for this difference is the subject of future work.
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 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 | 0,002 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».