亲爱的研友该休息了!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!身体可是革命的本钱,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
朴实的新柔完成签到,获得积分10
18秒前
方俊驰完成签到,获得积分10
33秒前
刀剑如梦完成签到 ,获得积分0
38秒前
平淡夏青完成签到,获得积分10
1分钟前
孤独剑完成签到 ,获得积分10
1分钟前
zzhui完成签到,获得积分10
1分钟前
LX有理想完成签到 ,获得积分10
1分钟前
滕皓轩完成签到 ,获得积分10
2分钟前
Nina完成签到 ,获得积分10
2分钟前
顺心的伯云完成签到,获得积分10
2分钟前
田様应助科研通管家采纳,获得10
2分钟前
白芷完成签到 ,获得积分10
3分钟前
zc完成签到,获得积分10
3分钟前
光亮豌豆完成签到,获得积分10
3分钟前
耕牛热完成签到,获得积分10
3分钟前
隐形大地完成签到,获得积分10
4分钟前
4分钟前
千里草完成签到,获得积分10
4分钟前
纯真天荷完成签到,获得积分10
5分钟前
虚幻的静白完成签到,获得积分10
5分钟前
英勇的落雁完成签到,获得积分10
6分钟前
狂野的含烟完成签到 ,获得积分10
6分钟前
优秀的流沙完成签到,获得积分10
7分钟前
鲁成危完成签到,获得积分10
7分钟前
好吃完成签到 ,获得积分10
7分钟前
7分钟前
嘻嘻哈哈发布了新的文献求助10
7分钟前
7分钟前
闪闪访波完成签到,获得积分10
7分钟前
8分钟前
嘻嘻哈哈发布了新的文献求助10
8分钟前
qinghe完成签到 ,获得积分10
8分钟前
wangfaqing942完成签到 ,获得积分10
8分钟前
大胆的大楚完成签到,获得积分10
8分钟前
深情安青应助Jack80采纳,获得50
8分钟前
嘻嘻哈哈发布了新的文献求助10
9分钟前
伶俐的一斩完成签到,获得积分10
9分钟前
YH完成签到,获得积分10
9分钟前
温暖的夏波完成签到,获得积分10
9分钟前
10分钟前
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
The Organometallic Chemistry of the Transition Metals 800
Chemistry and Physics of Carbon Volume 18 800
The Organometallic Chemistry of the Transition Metals 800
Leading Academic-Practice Partnerships in Nursing and Healthcare: A Paradigm for Change 800
The formation of Australian attitudes towards China, 1918-1941 640
Signals, Systems, and Signal Processing 610
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 物理 内科学 复合材料 催化作用 物理化学 光电子学 电极 细胞生物学 基因 无机化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6436623
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8251008
关于积分的说明 17551297
捐赠科研通 5494921
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2898175
邀请新用户注册赠送积分活动 1874868
关于科研通互助平台的介绍 1716135