Notice bibliographique
Résumé
The perception of Pearson correlation in scatterplots can be described via simple laws (Rensink & Baldridge, 2010): just noticeable difference (jnd) follows a Weber-like (linear) law, and subjective estimate follows a Fechner-like (logarithmic) law. Behavior is largely invariant to the size, shape or color of the dots (Rensink, 2014), suggesting that correlation is (or is related to) a perceptually simple property carried via spatial position. To determine if features other than spatial position can carry information in the same way, a set of "augmented stripplots" was developed for visualizing two-dimensional data. As for the case of scatterplots, the first dimension was carried by spatial position along the horizontal axis. But the second dimension was carried by a visual feature such as orientation, size, or color. Precision was measured via the jnd in correlation for two above-and-below stripplots, each 2° high x 5° wide. Accuracy was determined via reference plots with fixed upper and lower values, with a test plot adjusted to have its apparent correlation be midway between them. Twenty observers were tested in each condition. Results showed the same pattern in all conditions. For all features, precision followed a Weber-like law, with jnds increasing linearly with distance from r=1. And for all features, accuracy followed a Fechner-like law, with subjective estimates a logarithmic function of the distance from r=1. The constants of these functions were similar as well; indeed, performance for color-augmented stripplots (both red-green and blue-yellow) was somewhat more accurate than that for scatterplots. These commonalities provide further evidence that correlation perception is a general process that is both sophisticated and rapid, relying on more than superficial appearance alone (e.g., the shape of the dot cloud). They also suggest that many if not all basic visual features can effectively carry information. Meeting abstract presented at VSS 2015
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».