Evidence for rapid extraction of average numeric value
Notice bibliographique
Résumé
The visual system may represent general physical properties of objects through parallel extraction of statistical descriptors such as mean size, mean orientation, mean direction of motion, and mean speed (Ariely, 2001; Ariely & Burbeck, 1995; Chong &Treisman, 2003). We examined whether semantic properties, particularly average numeric value, are similarly represented. We asked observers to determine which side of a briefly presented (200 ms) display had the larger average numeric value, the greater occurrence of a given letter, or the greater occurrence of a given shape. We measured RT and error rate for each judgment. In Experiment 1, we asked participants to compare displays of block-character 2′s and 5′s, either upright or rotated sideways 90o. In the upright digits condition, participants indicated which side of the display had the larger mean numeric value. In the sideways digits condition, we asked them which side of the display had more of a given shape, (a “5” rotated 90o to the left). In Experiment 2, observers compared displays of either p's and q's, or displays of these letters rotated 90o. In the upright letters condition, we asked subjects which side of the display had more q's. In the sideways letters condition, participants indicated which side of the display contained more of a given shape (this time a “q” rotated 90o to the left). We find that participants are faster and more accurate in the upright digits condition, while participants are equally slow and inaccurate in all other conditions. Our results suggest that subjects make numeric value judgments faster than judgments based on familiarity or shape. Specifically, our results suggest that average numeric value may be represented in a manner similar to physical statistical descriptors. Based on this initial evidence, we propose that rapid perceptual processing may also extract semantic descriptors of information, such as average numeric value.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».