The Whole-Part Effect is Modulated by Spatial Cues
Notice bibliographique
Résumé
In the Whole-Part Effect (WPE) we are better able to discriminate a face part (e.g., eyes, nose, or mouth) when the part is embedded in a face than when it is presented in isolation. The results of a recent study (Konar, VSS 2011) suggest that the magnitude of the WPE may depend on the presence of uninformative external features (e.g., neck, chin, ears, hair). The current experiments attempted to replicate this effect, and to determine if the WPE is correlated with the face inversion effect. A same-different task was used to measure the discriminability of eyes, noses, or mouths presented in isolation or within an uninformative facial context that did or did not include external features. In Experiment 1, the target part was indicated by a word cue ("eyes," "nose," or "mouth") that appeared at the top of the response screen on each trial. In Experiments 2 and 3, the cue was a word plus a short horizontal line displayed at the same height as the target part. Experiment 1 failed to find a significant WPE: response accuracy was the same for parts presented in isolation or within a full face. However, Experiments 2 and 3 found a significant WPE for upright but not inverted faces. Averaged across experiments, there was a small but significant effect of external face parts: the WPE was slightly larger when the stimuli contained a neck, chin, ears, and hair. Since the external features are uninformative, and the spatial cues are present on each trial, their influence on the WPE was unexpected. Finally, we failed to find a significant correlation between the WPE and the magnitude of the face inversion effect. Overall, our results suggest that the WPE is highly unstable, and suggest a role for spatial attention in modulating the strength of the effect. Meeting abstract presented at VSS 2013
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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) | 0,001 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».