How many objects can you track? Evidence for a flexible tracking resource
Notice bibliographique
Résumé
The number of moving objects that can be tracked with attention is often reported to be 4, suggesting that there is a “structural limit” on tracking. We show that the tracking limit is not fixed, but depends systematically on the speed of the objects, such that at slow speeds observers can track 8 targets as well as a single target moving at a fast speed. Critically, the function relating the speed limit to the number of targets tracked is continuous, without any noticeable break in the 3-5 target range, suggesting that tracking accuracy is limited only by the amount of resources devoted to each target, not by a structural limitation. Method: Observers performed a multiple object tracking task in which they tracked 1–8 circles among a set of 16 identical moving circles. In session 1, observers adjusted the speed of the objects to find the maximum speed at which they could perfectly track the targets for 5 seconds. In session 2, we verified the accuracy of these settings by having observers track 1-8 targets moving at their “personal” speed limit for each number of targets. Results: With each increase in the number of targets, the speed limit decreased significantly. Moreover, the function was continuous, without any noticeable discontinuities in the 3–5 object range (r = .998 between speed and log of the number of targets). All speed settings were greater than zero indicating that on average observers estimated there was a speed at which they could perfectly track as many as 8 moving targets. It also appears that observers were able to accurately estimate their speed limits for tracking different numbers of targets, as tracking performance was near 100% for each number of targets in the second session and did not differ for different numbers of targets. Conclusion: These results are inconsistent with models that assume a fixed 4 object limit on tracking, and suggest that that tracking capacity is limited only by the amount of resources devoted to each target.
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 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 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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; 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 ».