MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W1233695737 · doi:10.1167/15.12.390

Statistical regularities compress numerical representations

2015· article· en· W1233695737 sur OpenAlexaff
Jiaying Zhao, Ru Qi Yu

Notice bibliographique

RevueJournal of Vision · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueCognitive and developmental aspects of mathematical skills
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNumerosity adaptation effectPerceptionMathematicsSet (abstract data type)Color visionObject (grammar)Artificial intelligencePattern recognition (psychology)Cognitive psychologyComputer sciencePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Numerical information can be perceived at multiple levels of abstraction (e.g., one bird, or a flock of birds). The unit of input for numerosity perception can therefore involve a discrete object, or a set of objects grouped by shared features (e.g., color). Here we examine how the mere co-occurrence of objects shapes numerosity perception. Across three between-subjects experiments, observers viewed arrays of colored circles and estimated the number of circles in the array. In Experiment 1, unbeknownst to the observers, each array was constructed from either color pairs (i.e., regularities) in the structured condition, or the same circles in a random arrangement in the random condition. Aside from the regularities, the two conditions were identical in terms of numerosity, color, and density. We found that the number estimates were reliably lower in the structured condition than in the random condition, although observers were not explicitly aware of the regularities. This underestimation could be driven by either the presence of color pairs, or attention implicitly drawn to individual circles. To tease these two ideas apart, in Experiment 2 we examined the effect of grouping on numerosity perception, by introducing color duplicates (e.g., two red circles) in the structured condition. Number estimates were again reliably lower in the structured condition, suggesting that the underestimation could be explained by grouping. Finally, in Experiment 3 we examined the effect of local attention on numerosity perception, by presenting either two distinct colors in the array in the pop-out condition, or circles of the same color in the uniform condition. We found no difference in the number estimates between the two conditions, thus ruling out the role of local attention in numerosity perception. These results demonstrate that object co-occurrences cause numerical underestimation, suggesting that regularities serve as an implicit grouping cue that compresses numerical representations. Meeting abstract presented at VSS 2015

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0020,005
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,065
Tête enseignante GPT0,386
Écart entre enseignants0,321 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Vision→Même sujetCognitive and developmental aspects of mathematical skills→Travaux en français237 207→