Exploring expert object recognition by the means of fast periodic visual stimulation
Notice bibliographique
Résumé
Expert category domains are thought to be instantiated within the human ventral visual pathway. For instance, differential responses to expert domains (e.g., faces, birds, cars, novel objects) have been shown in spatially localized areas using functional magnetic resonance imaging. In the current study we used fast periodic visual stimulation (FPVS) to explore the neural sensitivity to expert categories. Electroencephalogram was recorded from bird experts and bird novices, each presented with two trials of 60s sequences containing a base-bird (A, e.g., american robin) sinusoidally contrast-modulated at a presentation rate of 6 images per second (F=6Hz) with size varying every cycle to control for low-level adaptation effects. At every 5th cycle (F/5=1.2Hz), a different oddball-bird (e.g., northern cardinal, anna’s hummingbird…) (B, C…) substituted the repeating base-bird (i.e., AAAABAAAACAAAAD…). The results showed that despite changes in low-level information (i.e., image size), the experts showed an adaptation in the right occipito-temporal channels (PO8, P8) in response to the base-bird within the first 18s of the 60s sequence, whereas the novices showed a sustained signal-to-noise ratio (SNR) throughout the entire sequence. For the oddball-birds, both experts and novices showed a significant SNR at the fundamental 1.2 Hz frequency and its harmonics that remained sustained across the entire 60s sequence and that peaked at the right occipito-temporal channels (PO8, P8). In summary, the experts but not the novices showed an adaption to the base-birds, however, within the same sequence, both the experts and novices showed a sustained response to the oddball-birds. These results indicate that the response to the base-bird and oddball-birds are dissociated in experts, but not the novices. 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».