Notice bibliographique
Résumé
What information is used by the visual system to detect patterns? A standard modelhypothesizes that both spatial frequency and orientation information are processed byindependent channels, meaning there is no summation among channels. Despite the consensus among researchers on how the visual system sums spatial frequency and orientation information, there are data in the literature (Kersten, 1987) that ostensibly contradict the standard model. To resolve this conflict, we measured the e?ciency of spatial frequency and orientation of ?ltered noise. To learn what information the visual system uses when detecting ?ltered noise, we applied a technique that can determine the information used to detect and discriminate ?ltered visual noise. In Chapter 2 the detection of spatial frequency ?ltered noise is not only e?cient but remains so with stimulus uncertainty and extremely brief (10ms) stimulus duration. When the spatial frequency channel used wasmeasured, we found a fi?xed bandwidth channel as the spatial frequency of the pattern was increased. To test the standard model, we implemented simulations of the standard model and contrary to the interpretation, the standard model could predict detection of spatial frequency ?ltered noise. Chapter 3 used spatial frequency filtered noise to relate the detection and discrimination of ?ltered visual noise. A simple rule relates what information observers use to detect and discriminate spatial frequency ?ltered noise. Chapter 4 extends the work of Chapter 2 to orientation information and found that orientation fi?ltered noise is detected efficiently. We again measured what information observers used and found that unlike SF ?filtered noise, observers use orientation in a flexible or adjustablemanner.
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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 | 0,017 |
| 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 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».