柔軟性における驚くべきこと:ディストラクタの統計的学習抑制は文脈全体を一般化する【JST・京大機械翻訳】

de Waard Jasper; de Waard Jasper; Bogaerts Louisa; Bogaerts Louisa; van Moorselaar Dirk; van Moorselaar Dirk; Theeuwes Jan; Theeuwes Jan

文献

J-GLOBAL ID：202202211275548403 整理番号：22A0858991

柔軟性における驚くべきこと:ディストラクタの統計的学習抑制は文脈全体を一般化する【JST・京大機械翻訳】

Surprisingly inflexible: Statistically learned suppression of distractors generalizes across contexts

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資料名：
巻： 84 号： 2 ページ： 459-473 発行年： 2022年
JST資料番号： W1790A ISSN： 1943-3921 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：ドイツ (DEU) 言語：英語 (EN)

本研究では,異なるコンテキスト間の統計的に学習されたディストラクタ抑制の柔軟性を調べた。参加者は,ユニークな形状に対して付加的シングルトンタスク検索を行い,一方,一意的に着色したディトラクタを無視する。実験的に,著者らは,実験の中で2つのコンテキストを作成し,各コンテキストは,それ自身の高い確率の混乱者の位置を割り当て,従って,ディストラクタが,コンテキストに依存すると思われる場所を,その場所に割り当てた。実験1は,背景の色を通してコンテキストを示した。実験2では,聴覚または視覚手がかりを用いてコンテキスト間でより強く識別することを目指した。実験3では,コンテキストは,参加者がタスクを実行できるように文脈に従事する適切な応答を決定した。すべての実験を通して,参加者は,これらの空間規則性を気づかなくても,高い確率位置の両方を抑制するように学習した。しかし,これらの抑制効果は,文脈に無関係に生じ,抑制のパターンは,文脈で変化しない高確率位置の両方の脱優先を反映した。Bayes解析を用いて,文脈依存抑制効果の不在を統計的に定量化した。統計的に学習されたディストラクタ抑制はロバストであり,文脈を横断して一般化すると結論した。Copyright The Author(s) 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

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著者キーワード (4件)： , , ,

心理学一般 , パターン認識 , 図形・画像処理一般 , 聴覚・音声モデル , 中枢神経系

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