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
Fairy完成签到,获得积分10
1秒前
lvxin完成签到,获得积分10
2秒前
程青青完成签到,获得积分10
2秒前
fanqie发布了新的文献求助10
3秒前
4秒前
4秒前
虚幻的尔丝完成签到,获得积分10
5秒前
疯狂的丹珍完成签到,获得积分10
5秒前
传奇3应助无心的短靴采纳,获得10
6秒前
6秒前
张文静发布了新的文献求助10
7秒前
8秒前
8秒前
小研家发布了新的文献求助20
9秒前
米布丁关注了科研通微信公众号
11秒前
王亚娟发布了新的文献求助10
12秒前
111完成签到,获得积分10
12秒前
13秒前
13秒前
谜语发布了新的文献求助10
13秒前
zyqy发布了新的文献求助20
14秒前
我是老大应助苹果亦巧采纳,获得10
15秒前
16秒前
Nexus应助星星采纳,获得50
17秒前
王亚娟完成签到,获得积分10
18秒前
坐忘道发布了新的文献求助10
20秒前
Anna发布了新的文献求助10
20秒前
完美世界应助leezcc采纳,获得10
22秒前
23秒前
VictorySaber完成签到,获得积分10
24秒前
24秒前
wr发布了新的文献求助10
27秒前
27秒前
29秒前
搜集达人应助现代的代丝采纳,获得10
29秒前
天天快乐应助xlp采纳,获得10
30秒前
酱紫完成签到 ,获得积分10
30秒前
31秒前
111发布了新的文献求助10
31秒前
舒适向珊发布了新的文献求助10
32秒前
高分求助中
Principles of Economics, 11th Edition 10000
Prescott's Microbiology: 2026 Release ISE 10000
University Physics with Modern Physics, 16th edition 10000
Cronologia da história de Macau 5000
Environmental Leverage in Times of Climate Crisis: Product Standards, Carbon Border Measures and Preferential Trade Agreements 1000
Interactions of Vowel Quality and Prosody in East Slavic 1000
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition 510
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 7156336
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8800892
关于积分的说明 18599126
捐赠科研通 6757290
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3161500
关于科研通互助平台的介绍 2296217
邀请新用户注册赠送积分活动 2136228