Spatial properties of texture-surround suppression of contour-shape coding
Notice bibliographique
Résumé
Aim. Although evidence suggests that contour-shapes and texture-shapes are processed by different mechanisms, they nevertheless interact in an important way. Specifically, textures can inhibit the processing of the shapes of contours they surround; this is termed ‘texture-surround suppression of contour-shape’. How does this suppression operate and what is its spatial extent? Method. Subjects adapted to pairs of sinusoidal-shaped textures or of single contours that differed in shape frequency, and the resulting shift in the apparent shape-frequency of single-contour test pairs was measured. All contours consisted of strings of Gabor microelements that were oriented either parallel (‘snakes’) or perpendicular (‘ladders’) to the path of the contour. The texture adaptors consisted of a central contour and a surround made of a series of contours arranged in parallel. We varied (i) the number of contours in the surround-texture and (ii) the orientation of Gabors in the texture-surround relative to the central-contour. Results. We found that (i) for extended texture-surrounds, the coding of snake contour-shapes is strongly suppressed by snake surrounds, and ladder contours by ladder surrounds, but the suppression is much reduced if the center and surround contours are of opposite type. (ii) Both snake and ladder surrounds with 7 contours or less have the same suppressive effect on a ladder contour. (iii) Near ladder-surrounds suppress the coding of snake contour-shapes more than do near snake-surrounds. Conclusion. There are two components to texture-surround suppression: one operates locally, is broadband in orientation and disrupts contour-linking, the other is spatially extended and prevents the shape of the contour from being processed as a contour.
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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 | 0,001 | 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 ».