Prediction, Postdiction, and Perceptual Length Contraction: A Bayesian Low-Speed Prior Captures the Cutaneous Rabbit and Related Illusions
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Notice bibliographique
Résumé
Illusions provide a window into the brain's perceptual strategies. In certain illusions, an ostensibly task-irrelevant variable influences perception. For example, in touch as in audition and vision, the perceived distance between successive punctate stimuli reflects not only the actual distance but curiously the inter-stimulus time. Stimuli presented at different positions in rapid succession are drawn perceptually toward one another. This effect manifests in several illusions, among them the startling cutaneous rabbit, in which taps delivered to as few as two skin positions appear to hop progressively from one position to the next, landing in the process on intervening areas that were never stimulated. Here we provide an accessible step-by-step exposition of a Bayesian perceptual model that replicates the rabbit and related illusions. The Bayesian observer optimally joins uncertain estimates of spatial location with the expectation that stimuli tend to move slowly. We speculate that this expectation - a Bayesian prior - represents the statistics of naturally occurring stimuli, learned by humans through sensory experience. In its simplest form, the model contains a single free parameter, tau: a time constant for space perception. We show that the Bayesian observer incorporates both pre- and post-dictive inference. Directed spatial attention affects the prediction-postdiction balance, shifting the model's percept toward the attended location, as observed experimentally in humans. Applying the model to the perception of multi-tap sequences, we show that the low-speed prior fits perception better than an alternative, low-acceleration prior. We discuss the applicability of our model to related tactile, visual, and auditory illusions. To facilitate future model-driven experimental studies, we present a convenient freeware computer program that implements the Bayesian observer; we invite investigators to use this program to create their own testable predictions.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle