Distinct cognitive mechanisms involved in the processing of single objects and object ensembles
Notice bibliographique
Résumé
Behavioral research has demonstrated that the shape and texture of single objects can be processed independently. Similarly, neuroimaging results have shown that an object's shape and texture are processed in distinct brain regions with shape in the lateral occipital area and texture in parahippocampal cortex. Meanwhile, objects are not always seen in isolation and are often grouped together as an ensemble. We recently showed that the processing of ensembles also involves parahippocampal cortex and that the shape and texture of ensemble elements are processed together within this region. These neural data suggest that the independence seen between shape and texture in single-object perception would not be observed in object-ensemble perception. Here we tested this prediction by examining whether observers could attend to the shape of ensemble elements while ignoring changes in an unattended texture feature and vice versa. Across six behavioral experiments, we replicated previous findings of independence between shape and texture in single-object perception. In contrast, we observed that changes in an unattended ensemble feature negatively impacted the processing of an attended ensemble feature only when ensemble features were attended globally. When they were attended locally, thereby making ensemble processing similar to single-object processing, interference was abolished. Overall, these findings confirm previous neuroimaging results and suggest that distinct cognitive mechanisms may be involved in single-object and object-ensemble perception. Additionally, they show that the scope of visual attention plays a critical role in determining which type of object processing (ensemble or single object) is engaged by the visual system.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».