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Enregistrement W1977476381 · doi:10.1167/5.8.641

How many objects can you track? Evidence for a flexible tracking resource

2010· article· en· W1977476381 sur OpenAlexaff
George A. Alvarez, Steven Franconeri

Notice bibliographique

RevueJournal of Vision · 2010
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueHuman-Automation Interaction and Safety
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTracking (education)Track (disk drive)Limit (mathematics)Computer scienceRange (aeronautics)Speed limitClassification of discontinuitiesComputer visionObject (grammar)Function (biology)Artificial intelligenceSet (abstract data type)MathematicsEngineeringMathematical analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,558
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,075
Tête enseignante GPT0,427
Écart entre enseignants0,352 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations16
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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