Notice bibliographique
Résumé
Previous research on motion perception has found that static luminance texture produces an increase in the perceived speed of moving stimuli. The experiments discussed here study the influence of texture on another aspect of motion perception: the motion aftereffect (MAE). In Experiment 1, we measured static MAE duration in three conditions: 1- luminance modulated gratings to which no texture was added 2- luminance modulated gratings to which static texture (static luminance noise) was added 3- contrast modulated noise. Our results demonstrate that adding static luminance texture to a drifting luminance-modulated sinewave grating greatly diminishes static MAE duration and can even completely eliminate the static MAE. Our results also show that no difference in static MAE duration occurred between luminance-modulated gratings to which static luminance texture was added and contrast-modulated noise. This suggests that the failure of contrast-modulated texture to elicit a static MAE may not come from a fundamental difference in the processing of first- and second-order motion, but from the luminance texture inherently present in these second-order stimuli. Our results and the static MAE are discussed in a Bayesian context in which adaptation creates a shift in the prior's center in the direction opposite to the direction of adaptation and texture is used as a landmark. This is consistent with a recalibration and error-correcting account of the MAE. In Experiment 2, we studied the effects of texture characteristics on the MAE by notch-filtering the luminance noise in Fourier space. Preliminary data show that filtering out high pass information along the axis of motion produces longer MAE durations, but that filtering out high-pass information along an axis orthogonal to the axis of motion does not. This is consistent with the proposal that the visual system uses luminance texture in the assessment of motion.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».