Características atentivas reveladas por dicas múltiplas locais e globais
Bibliographic record
Abstract
As características do foco atentivo foram investigadas por meio do efeito de dicas locais múltiplas e globais, múltipla e unitária, sobre o desempenho em uma tarefa de busca visual. Os resultados mostram um ganho no desempenho de provas com dicas locais múltiplas válidas; o ganho é proporcional ao tamanho da área na qual os estímulos são apresentados. Nas provas com dica local válida para área existe ganho quando os estímulos são apresentados na área maior e custo na área menor. Dicas globais não proporcionam ganho em provas com dicas válidas, mas são acompanhadas de custo nas provas com dicas inválidas. Também existe custo nas provas em que o foco atentivo deve ser expandido ou contraído. Os resultados sugerem que o modelo de focos atentivos múltiplos é mais adequado para explicar o desempenho em tarefas com dicas locais múltiplas.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 0.022 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".