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Enregistrement W1983369225 · doi:10.1167/13.9.1258

As the nose on your face: face-superiority context effect in a simple line orientation detection task

2013· article· en· W1983369225 sur OpenAlexaff
Thomas Busigny, J. J. Barton, Lucette Lanyon, Bruno Rossion

Notice bibliographique

RevueJournal of Vision · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueVisual perception and processing mechanisms
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSchematicParallelArtificial intelligenceLine segmentComputer scienceHorizontal and verticalPattern recognition (psychology)Computer visionGeometryCommunicationMathematicsPsychologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Visual processing is classically modeled as a hierarchy of feedforward stages of increasing complexity (Hubel & Wiesel, 1962; Riesenhuber & Poggio, 1999). However, processing of complex stimuli may be performed initially at a coarse level in high-level visual areas, with reentrant processing to low-level areas to refine object representations (Mumford, 1992; Hochstein & Ahissar, 2002). Whether this is also true for a simple element, such as a single orientated bar, is not clear: it may be that it is processed before the detection of complex configurations, without any re-entrant processing. We tested a strong form of the re-entrant hypothesis (Gorea & Julesz, 1991), that even the detection of a line-element stimulus in a typical visual search task would be influenced by its insertion into a complex configuration. We measured the detection speed for vertical target elements embedded within arrays of 22.5° oriented noise elements, presented for a maximum of 3000ms. The vertical target element was clustered with three horizontal lines to form one of four patterns: an upright or inverted schematic face, or a symmetric or asymmetric non-face pattern. In other conditions the vertical line appeared outside the cluster. Finally, the vertical line could appear alone or with three randomly distributed horizontal lines (Fig1a). The target was detected faster when clustered with horizontal lines than when presented alone (p<0.01), outside the cluster (p<0.0001), or amongst random horizontal lines (p<0.0001). Most importantly, it was detected faster in the face-like pattern than in the asymmetric (p<0.0001), symmetric (p<0.0001), and inverted face-like pattern (p<0.05) (Fig1b). This novel face-superiority context effect points to a simultaneous activation of lower and higher visual processes. The results provide evidence for a non-hierarchical organisation in the visual system, suggesting that even simple perceptual decisions are reached through a recursive exchange of information between low and high processing levels. Meeting abstract presented at VSS 2013

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)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,042

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,001

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.

Tête enseignante Opus0,038
Tête enseignante GPT0,369
Écart entre enseignants0,331 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2013
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