Stimulus-specificity of training with explicit or ambiguous diagnostic structure
Notice bibliographique
Résumé
Perceptual learning (PL) is often due to observers becoming more sensitive to the diagnostic information in the specific stimuli used during training. Here, we asked how diagnostic information affects PL in a texture identification task. Specifically, we examined whether learning and stimulus generalization differed when diagnostic information was presented alone or embedded in an uninformative context. Texture stimuli were generated from low-frequency band-pass filtered white noise; to create stimuli with restricted diagnostic information, we applied a ±45 degree orientation filter centered on 0 (HORZ) or 90 (VERT) degrees. Explicit stimuli comprised HORZ and VERT orientation-filtered textures as well as an unfiltered FULL texture. Embedded stimuli comprised HORZ and VERT filtered textures summed with non-informative complementary orientation information from the average of all our texture stimuli. We measured accuracy in a 1-of-6 identification task: Observers were trained with either HORZ-explicit or HORZ-embedded stimuli, and tested with all stimulus types. When trained with HORZ-embedded stimuli, performance improvements could result from: i) increased reliance on the informative horizontal band, manifesting as improved accuracy for all conditions in which HORZ structure is informative, or ii) decreased reliance on the uninformative vertical band, manifesting as reduced accuracy for both VERT-embedded and VERT-explicit stimuli. When trained with HORZ-explicit stimuli, performance improvements can only result from increased sensitivity to horizontal structure. Our results reveal higher pre-training accuracy with explicit than embedded stimuli, demonstrating that uninformative structure impaired identification. Training with HORZ-embedded stimuli eliminated this effect, producing post-training accuracy similar to pre-training explicit stimuli. Further, accuracy for VERT stimuli was not decreased, suggesting that learning was not at a cost to the uninformative band. Finally, embedded and explicit learning were largely stimulus-specific, with minimal transfer to other conditions. Together, these results support an increased reliance on the trained orientation band, without suppression of non-informative orientations, but high context-specificity. 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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».