Interference in the Perception of Two-Population Scatterplots
Notice bibliographique
Résumé
The visual system represents correlation in much the same way that it represents simple visual quantities such as density or brightness (Rensink 2014). For example, just noticeable differences (jnds) show linear behavior closely approximating Weber’s law. But until recently, testing was done using only single populations of data. However, displaying two or more populations in a single graph is a common practice. Participants completed a two-condition correlation discrimination task, which was counterbalanced to control for order effects. The first condition closely resembled the original task from Rensink & Baldridge (2010); observers viewed two side-by-side scatterplots, each containing a single data population. They were instructed to select the plot with the higher correlation. The second condition had two data populations, each of a different color. As in the first condition, observers chose the higher correlation of the first (target) population, but were now required to ignore the second (distractor) population. Results from the first condition replicated earlier findings (Rensink, 2014). However, results from the second condition showed that when a distractor population was present, strong violations of Weber’s law appeared. Jnds were now larger overall, and deviated from the linear pattern most when the correlations of target and distractor populations were the same. This suggests that the perception of correlation in scatterplots with two populations differs from the process underlying the perception a single population. These findings also stand in contrast to assertions that color feature selection, even with distinct colors, aids tasks such as visual search and target discrimination. 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 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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 ».