Normative Data for Forty, Morphing, Line Drawn Picture Sets
Notice bibliographique
Résumé
The updating of perceptual representations is important to a number of areas of psychology including the areas of set shifting, perserveration, theory of mind, perceptual learning, and our own interest in mental model updating. Many tasks that are used to detect such updating use simple stimuli such as motor sequences. When more complex stimuli are used it is often difficult to determine the importance of shifts, because normative data are not available. To better characterize how and when people update perceptual representations of ambiguous stimuli, we measured how people change their reports of percepts of line drawings that gradually morph (over 15 iterations) from one object to another. Here we present normative data for forty picture series that morphed from an animate to an inanimate object (or vice versa if shown in reverse order) or morphed within the animate and inanimate classes. When a participant goes from labeling an image sequence by the first label to a new label, an update to their perceptual representation can be inferred. The number of first image labels was used to measure of how long it takes participants to update. 178 participants labeled the pictures in our sets. Each set was rated by an average of 45 people (min =35, max = 65). On average participants updated from the first representation after 7 (± 0.91) pictures (min = 4.8, max = 9.7). Naming consistency for individual images ranged from 9 percent to 95 percent with a mean of 64 (± 21) percent. These picture sets are easy to administer and have been used within vastly different participant populations (3 and 5 year old children, healthy seniors, brain damaged persons). Given the perceptual simplicity these stimuli are also useful for EEG and fMRI studies. Meeting abstract presented at VSS 2014
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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 | 0,004 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,005 | 0,002 |
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 ».