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
烟消云散应助格格采纳,获得10
刚刚
1秒前
zsx关闭了zsx文献求助
3秒前
3秒前
出其东门发布了新的文献求助10
4秒前
SKYE完成签到,获得积分10
5秒前
一条咸瑜完成签到 ,获得积分10
7秒前
8秒前
qy97发布了新的文献求助10
9秒前
Owen应助年轻的寄松采纳,获得10
9秒前
出其东门完成签到,获得积分10
10秒前
11秒前
ThomasZ完成签到,获得积分10
12秒前
SciGPT应助闪亮的屁灯采纳,获得10
12秒前
12秒前
13秒前
鱼鱼鱼ing完成签到 ,获得积分10
13秒前
14秒前
18秒前
19秒前
22秒前
24秒前
24秒前
26秒前
26秒前
26秒前
Hello应助南宫连虎采纳,获得30
27秒前
指尖之外发布了新的文献求助10
29秒前
芒果不忙发布了新的文献求助10
29秒前
30秒前
zengwr发布了新的文献求助10
30秒前
共享精神应助samvega采纳,获得10
31秒前
32秒前
32秒前
32秒前
a7662888完成签到,获得积分0
32秒前
yyy完成签到,获得积分10
33秒前
33秒前
自信向梦完成签到,获得积分10
34秒前
Bubblu发布了新的文献求助20
35秒前
高分求助中
Prescott's Microbiology: 2026 Release ISE 10000
University Physics with Modern Physics, 16th edition 10000
Cronologia da história de Macau 5000
Merrill's Atlas of Radiographic Positioning and Procedures - 3-Volume Set, 16th Edition 2000
Organic Reactions, Volume 118 1000
Interactions of Vowel Quality and Prosody in East Slavic 1000
Erwählung und Berufung bei Paulus: Bedeutung, Entwicklung und Funktion einer Vorstellung in ihrem frühjüdischen und griechisch-römischen Kontext 850
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 7139744
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8787908
关于积分的说明 18577282
捐赠科研通 6728279
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3155271
关于科研通互助平台的介绍 2282619
邀请新用户注册赠送积分活动 2129692