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Enregistrement W1970779417 · doi:10.1167/3.9.762

Forest, Trees and Leaves: Interference Effects in 3-Level Navon Figures

2010· article· en· W1970779417 sur OpenAlexaff
Charles A. Collin, Mary‐Ellen Large, Patricia A. McMullen

Notice bibliographique

RevueJournal of Vision · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueVisual perception and processing mechanisms
Établissements canadiensDalhousie UniversityNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEquatingStimulus (psychology)PerceptionPsychologyCognitive psychologyDominance (genetics)Social psychologyBiologyDevelopmental psychologyNeuroscienceGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Navon's seminal findings on global-local attention suggested that global forms dominate perception. One reason why this might be the case is that, in Navon's figures the local elements are surrounded by other similar elements while the global level is alone in space. To test this possibility, we examined interference effects in 3-level hierarchical figures, which consisted of a large configuration made up of medium configurations, which were in turn made up of small figures. In this stimulus, the small elements are local to the medium elements, which are in turn local to the large. Subjects were asked to identify digit or arrow targets at all three hierarchical levels under conditions where the two response-irrelevant levels could be compatible, incompatible or neutral with regards to the correct response. Based on previous research, one would expect the medium elements to dominate the small, due to the greater globality of the former. Contrary to this, we found mutual and equal interference between these two levels under these circumstances. We suggest that this is due to the presence of the large level, which serves to equalize the degree of flanking at the global (medium) and local (small) levels of our stimuli. Previous work has found that flanking elements can have positive or negative effects on response latency. By equating the amount of flanking at the two levels in our 3-level stimuli, we have eliminated global dominance.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,047
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,303 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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