Independent processing of object form and surface properties
Notice bibliographique
Résumé
Most investigations of object recognition have focused on the form rather than the material properties of objects. Nevertheless, knowledge of the material properties of an object (via its surface cues) can provide important information about that object's identity. In this study, we used Garner's speeded-classification task to explore whether or not the processing of form and the processing of surface properties are independent. In an initial form task, participants made length and width classifications. Participants were unable to ignore length while making width classifications, and were unable to ignore width while making length classifications. This suggests that length and width, which are two cues to object form, share common processing resources. In a subsequent surface-property task, participants made texture and colour classifications. Participants were unable to ignore colour while making texture classifications, and were unable to ignore texture while making colour classifications. This result in turn suggests that texture and colour, which are two characteristics of an object's surface, share common processing resources. Finally, in a combined task, we directly examined possible interactions between the processing of form and the processing of surface properties. In contrast to the findings with the other two tasks, participants were able to ignore form while making surface-property classifications, and to ignore surface properties while making form classifications. These behavioural results converge nicely with neuroimaging studies (Cant et al. VSS 04 & 05) showing that the form of objects and their surface properties are processed by relatively independent neural mechanisms.
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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 | 0,001 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».