Integration of first- and second-order orientation
Notice bibliographique
Résumé
The problem of how visual information such as orientation is combined across space bears on key visual abiities, such as texture perception. Orientation signals can be derived from both luminance and contrast, but it is not well understood how such information is pooled or how these different orientation signals interact in the integration process. We measured orientation discrimination thresholds for arrays of equivisible first-order and second-order Gabors. Thresholds were measured as the orientation variability in the arrays increased, and we estimated the number of samples (or efficiency) and internal noise of the mechanism being used. Observers were able to judge the mean orientation of arrays of either first- or second-order Gabors. For arrays of first-order and arrays of second-order Gabors, estimates of the number of samples used increased as the number of Gabors increased. When judging the orientation of arrays of either order, observers were able to ignore randomly oriented Gabors of the opposite order. If observers did not know which Gabor type carried the more useful orientation information, they tended to use the information from first-order Gabors (even when this was poorer information). Observers were unable to combine information from first- and second-order Gabors, though this would have improved their performance. The visual system appears to have separate integrators for combining local orientation across space for luminance- and contrast-defined features.
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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) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».