已入深夜,您辛苦了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!祝你早点完成任务,早点休息,好梦!

Asymmetric learning of dynamic spatial regularities in visual search: Robust facilitation of predictable target locations, fragile suppression of distractor locations.

促进 突出 计算机科学 任务(项目管理) 统计学习 集合(抽象数据类型) 复制(统计) 对比度(视觉) 认知心理学 人工智能 心理学 数学 神经科学 工程类 统计 系统工程 程序设计语言
作者
Hao Yu,Fredrik Allenmark,Hermann J. Müller,Zhuanghua Shi
出处
期刊:Journal of Experimental Psychology: Human Perception and Performance [American Psychological Association]
卷期号:49 (5): 709-724 被引量:10
标识
DOI:10.1037/xhp0001120
摘要

Static statistical regularities in the placement of targets and salient distractors within the search display can be learned and used to optimize attentional guidance. Whether statistical learning also extends to dynamic regularities governing the placement of targets and distractors on successive trials remains controversial. Here, we applied the same dynamic cross-trial regularity-one-step shift of the critical item in clockwise/counterclockwise direction-to either the target or a distractor. In two experiments, we found and replicated robust learning of the predicted target location: processing of the target at this location was facilitated, compared to random target placement. But we found little evidence of proactive suppression of the predictable distractor location-even in a close replication of Wang et al. (2021), who had reported a dynamic distractor suppression effect. Facilitation of the predictable target location was associated with explicit awareness of the dynamic regularity, whereas participants showed no awareness of the distractor regularity. We propose that this asymmetry arises because, owing to the target's central role in the task set, its location is explicitly encoded in working memory, enabling the learning of dynamic regularities. In contrast, the distractor is not explicitly encoded; so, statistical learning of dynamic distractor locations is more precarious. (PsycInfo Database Record (c) 2023 APA, all rights reserved).
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
1秒前
heyheyhey发布了新的文献求助10
2秒前
2秒前
2秒前
花子发布了新的文献求助10
2秒前
abner完成签到,获得积分10
4秒前
张凡完成签到 ,获得积分10
4秒前
5秒前
愉快惮应助小薛采纳,获得10
5秒前
5秒前
xyy发布了新的文献求助10
6秒前
张悦完成签到 ,获得积分10
6秒前
林dage发布了新的文献求助10
7秒前
知白发布了新的文献求助10
8秒前
皮皮发布了新的文献求助10
8秒前
9秒前
Vvvvvv完成签到,获得积分10
14秒前
14秒前
脑洞疼应助认真采波采纳,获得10
15秒前
林dage完成签到,获得积分10
17秒前
cxk完成签到,获得积分10
19秒前
天天快乐应助cz采纳,获得10
20秒前
21秒前
wzzznh完成签到 ,获得积分10
22秒前
绿色之梦完成签到,获得积分10
22秒前
机灵的忆梅完成签到 ,获得积分10
22秒前
23秒前
科研通AI6.3应助kkk采纳,获得10
24秒前
努力划鸭关注了科研通微信公众号
25秒前
认真采波发布了新的文献求助10
25秒前
26秒前
arniu2008应助险胜采纳,获得20
26秒前
万能图书馆应助克泷采纳,获得10
27秒前
27秒前
斯文海菡完成签到 ,获得积分20
27秒前
28秒前
28秒前
28秒前
29秒前
Voyager发布了新的文献求助10
30秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Cronologia da história de Macau 5000
咳嗽・喀痰の診療ガイドライン第2版2025 800
Petrology and Plate Tectonics 800
Electrode Potentials 550
The globalisation of real estate: the politics and practice of foreign real estate investment 500
Trees of tropical Asia : an illustrated guide to diversity 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7018097
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8690724
关于积分的说明 18421299
捐赠科研通 6509097
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3107949
关于科研通互助平台的介绍 2179806
邀请新用户注册赠送积分活动 2083685