Vertical and diagonal Kanizsa illusory contour targets in an enumeration task
Notice bibliographique
Résumé
Every day we view scenes wherein the contours of objects are not wholly visible either because an object is behind something or in front of a background homogeneous with itself. Illusory contour figures (items that can be seen as whole though they lack some of their bounding contours) can be used to study how the visual system deals with objects that are not fully visible. Research indicates than an orientation-based visual search task where rectangles were defined by Kanizsa-style illusory contours (induced by “pacmen” alone) was inefficient. In contrast, when the same rectangles were defined by real contours as well, search was efficient. The goal of this study was to determine whether these results replicate to a selective enumeration task, where participants had to enumerate targets among distractors. In enumeration, it has long been known that people can use a fast, accurate process called subitizing to enumerate small numbers of items in many situations. Generally, subitizing is evident in selective enumeration when targets “pop out” of distractors in the corresponding visual search. Because real contour Kanizsa figures promoted efficient search whereas illusory contour Kanizsa figures did not, we hypothesized that subitizing would only be evident in selective enumeration when participants were enumerating real contour figures. Participants enumerated 1-9 vertical targets in 4 or 8 horizontal distractors when items were defined by real as compared to illusory contours. As expected, the Kanizsa illusory contour figures were not subitized. However, surprisingly, the corresponding real contour figures were not subitized either. This result replicated when the targets were diagonal rectangles. This discrepancy between visual search and selective enumeration may indicate fundamental differences between tasks as it relates to processing complex figures. 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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».