Phase Integration Bias Predicts Performance in a Motion Binding Task
Notice bibliographique
Résumé
Studies of motion binding often examine the integration of components such as orientation and speed. We examined motion binding using a task requiring only integration of relative phase (Cali et al., VSS, 2014). Observers discriminated clockwise and counter-clockwise motion in a stimulus comprising four sets of linearly arranged dots, two moving horizontally and two moving vertically along sinusoidal trajectories differing in phase. Across conditions, noise jitter could be added along the trajectory perpendicular to each dot’s motion. Interestingly, as originally showed by Lorenceau (Vision Res., 1996), noise improved discrimination accuracy, consistent with the notion that noise acts as a grouping cue encouraging perception of global motion. Furthermore, when noise was absent from the stimulus, accuracy was not at chance, but significantly below chance; observers consistently reported motion in the incorrect direction. Here we test the hypothesis that observers perceive reverse motion because their representation of the relative phase of the motion components is systematically biased. We asked observers to adjust the relative phase of motion components to produce the most compelling clockwise or counter-clockwise motion with stimuli that did or did not contain noise. We also measured discrimination accuracy for clockwise and counter-clockwise motion. We found that i) phase adjustment error was significantly greater with no noise; ii) discrimination accuracy was significantly below chance with no noise; and iii) the correlation between phase adjustment error and discrimination accuracy were significant in both noise conditions. Our results support the hypothesis that observers misperceive the direction of motion without noise because their representation of the relative phases of motion components is biased. This bias may occur because observers sample the motion components sequentially in the zero noise condition and simultaneously in the high noise condition. More generally, this result suggests the presence of an integration bias in other motion tasks. Meeting abstract presented at VSS 2015
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».