Attention to local and global levels of hierarchical Navon figures affects rapid scene categorization
Notice bibliographique
Résumé
In four experiments, we investigated how attention to local and global levels of hierarchical Navon figures affected the selection of diagnostic spatial scale information used in scene categorization. We explored this issue by asking observers to classify hybrid images (i.e., images that contain low spatial frequency (LSF) content of one image, and high spatial frequency (HSF) content from a second image) immediately following global and local Navon tasks. Hybrid images can be classified according to either their LSF, or HSF content; thus, making them ideal for investigating diagnostic spatial scale preference. Although observers were sensitive to both spatial scales (Experiment 1), they overwhelmingly preferred to classify hybrids based on LSF content (Experiment 2). In Experiment 3, we demonstrated that LSF based hybrid categorization was faster following global Navon tasks, suggesting that LSF processing associated with global Navon tasks primed the selection of LSFs in hybrid images. In Experiment 4, replicating Experiment 3 but suppressing the LSF information in Navon letters by contrast balancing the stimuli examined this hypothesis. Similar to Experiment 3, observers preferred to classify hybrids based on LSF content; however and in contrast, LSF based hybrid categorization was slower following global than local Navon tasks.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».