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Enregistrement W1985569942 · doi:10.1167/2.7.407

A natural bias for basic-level object categorizations

2010· article· en· W1985569942 sur OpenAlexaff
Philippe G. Schyns, F. Gosselin

Notice bibliographique

RevueJournal of Vision · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueMorphological variations and asymmetry
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyCognitive psychologyCategorizationSuperordinate goalsContrast (vision)Ceiling effectTask (project management)Artificial intelligenceSocial psychologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

People can categorize the same object at different levels of abstraction (i.e., superordinate, basic, and subordinate). Of these, there is a bias to the basic level. However, the origin of the bias to the basic level remains unsettled. For categorization researchers, the bias is due to the organization of categories in memory producing faster access to the basic level (Murphy, 1991). For recognition researchers the bias arises because the visual system primarily extracts parts, and these parts are utilized to represent categories at the basic level in memory (Biederman, 1987). Here, we test a third alternative: A basic-level bias could naturally arise from a bias on the distribution of perceptually available visual cues. Namely, basic-level categorizations could be invariant to scale, whereas subordinate categorizations could depend on scale. In Experiment 1, 20 observers learned 2 exemplars of 8 species of 3D rendered, shaded animals varying in size (6 sizes spanning 12, 6, 3, 1.5, .75, .38 deg of visual angle on the screen). In a verification task, an animal name (either subordinate or basic) was followed by a low-contrast version of the animals with a level of Gaussian additive white noise adjusted to maintain performance at 75% correct. Computations of d′ for each size revealed basic and subordinate slope differences: d′ slopes for the basic-level rose quickly to reach ceiling levels, indicating a relative independence to scale, whereas subordinate-level slopes rose slowly, never reaching ceiling, indicating a dependence on scale. To assign this difference in performance to specific scale cues, we adapted Bubbles (Gosselin and Schyns, 2001) to randomly destroy the phase information of a 2D Fourier Transform of the animal stimuli whilst keep the contrast energy constant. The resulting profile of the use of scale information reveals the expected bias for fine scale cues at the subordinate level in contrast to the basic level which is scale invariant.

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)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,288
Score d'incertitude au seuil0,235

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
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 recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,079
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,276 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations7
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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