Size of attentional suppressive surround
Notice bibliographique
Résumé
The Selective Tuning (ST) model (Tsotsos, 1995) proposed that the visual focus of attention is accompanied by a suppressive surround in spatial and feature dimensions. Follow-up studies have provided behavioural and neurophysiological evidence for this proposal (Carrasco, 2011; Tsotsos, 2011). ST also predicts that the size of the suppressive surround is determined by the level of processing within the visual hierarchy. We, thus, hypothesized that the size of the suppressive surround corresponds to the receptive field size of a neuron that best represents the attended stimulus. We conducted a free-viewing visual search task to test this hypothesis and used two different types of features processed at different levels – (early ventral) orientation and (late ventral) Greebles (Gauthier & Tarr, 1997). The sizes of search displays and stimuli were scaled depending on the feature levels to match the receptive field size of targeted neurons (V2 and LO). We tracked participants’ eye movements during free-viewing visual search to find rapid return saccades from a distractor to a target. During search, if attention falls on a distractor (D1) such that a target lies within its suppressive surround, that target is invisible until attention is released. An eye movement then reveals the target and triggers a return saccade (Sheinberg & Logothetis, 2001). In other words, shifting gaze from D1 to another distractor (D2) releases the target from the suppression and a short latency (return) saccade to target occurs. The distribution of distances between the target and D1 when return saccades occur provides a measure for the size of the suppressive surround. Searching for Greebles produced much larger suppressive surrounds than orientation. This indicates that the size of the suppressive surround reflects the processing level of the attended stimulus supporting ST’s original prediction. 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 | 0,000 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».