Exploring the processing of the shape and material properties of scenes and objects in human visual cortex
Notice bibliographique
Résumé
Recently, I demonstrated that the scene-sensitive PPA is more active for judgments of the material properties of objects (whether an object is made of soft or hard material; Cant & Goodale, 2011), compared to judgments of object shape. This appears inconsistent with the view that PPA is specialized for processing scenes, since the single objects used did not invoke scene imagery. But material-property judgments are important in scene processing as they can affect the strategies used to recognize and navigate through an environment (e.g., soft/hard terrain affects the posture and stability used to navigate through a scene). Thus, the material-property task used previously may have invoked a type of processing in PPA that is distinct from its role in processing the geometry of scenes. Specifically, these findings suggest that PPA represents scenes by processing both spatial (shape) and non-spatial (material) visual features. To investigate this possibility, I used fMRI to examine activity in PPA while participants made shape and material-property judgments of both objects and scenes (images consisted of a central object located within an indoor scene). I also examined activity in LOC, to explore if this object shape-sensitive region is also involved in processing the shape of scenes. Interestingly, judgments of object shape produced the highest activation in LOC (compared with judgments of scene shape, scene material, and object material, which did not differ), demonstrating that LOC is not a general-purpose shape-processing region. In PPA, activation was higher for judgments of object material compared with object shape, replicating previous results. But importantly, activation for both shape and material judgments of scenes was higher than activation for judgments of object features. This demonstrates that PPA does indeed process both spatial and non-spatial visual features, but importantly, this processing is specialized for visual features of scenes, not single objects. Meeting abstract presented at VSS 2014
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».