The Effect of Categorisation on Sensitivity to Second-Order Relations in Novel Objects
Notice bibliographique
Résumé
Adults appear to be more sensitive to configural information, including second-order relations (the spacing of features), in faces than in other objects. Superior processing of second-order relations in faces may arise from our experience of identifying faces at the individual level of categorisation (eg Bob versus John) but other objects at the basic level of categorisation (eg table versus chair; Gauthier and Tarr, 1997 Vision Research 37 1673- 1682). We simulated this learning difference with novel stimuli (comprised of blobs) by having two groups view the same stimuli but learn to identify the objects only at the basic level (based on the number of constituent blobs) or at both the basic level and individual level (based on the spacing, or second-order relations, of the blobs) of categorisation. Results from two experiments showed that, after training, observers in the individual-level training group were more sensitive to the second-order relations in novel exemplars of the learned category than observers in the basic-level training group. This is the first demonstration of specific improvement in sensitivity to second-order relations after training with non-face stimuli. The findings are consistent with the hypothesis that adults are more sensitive to second-order relations in faces than in other objects, at least in part, because they have more experience identifying faces at the individual level of categorisation.
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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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».