Notice bibliographique
Résumé
Previous research has shown the existence of the face viewpoint aftereffect (Fang & He, 2005), where adapting to a left or right oriented face causes a perceptual shift in the orientation of a subsequently presented frontal face. Thus far, this aftereffect has only been explored in the central region of the visual field. In the current study we used a novel adaptation technique which differs from previous studies in that in each trial there was one adapting stimulus followed by two simultaneously presented test stimuli. Here, the adapting stimulus was displayed in either half of the visual field, and the two test stimuli were displayed in both halves of the visual field, separated by ±3.3 degrees of visual angle. Instead of judging whether a single test stimulus was oriented to the left or to the right (relative to straight ahead), subjects judged whether one test stimulus was oriented to the left or to the right of the other stimulus. Since only one of the test stimuli is presented in the adapted region, this allows us to assess the strength of the aftereffect by measuring the perceived differences between the two stimuli. This technique has the advantage of allowing aftereffects to be probed relative to arbitrary orientations, rather than to those that are exclusively centered around 0 degrees. Using this technique, we discovered that a viewpoint aftereffect occurs in the periphery. An additional finding was a bias in the left visual field to perceive faces in the periphery as facing slightly more towards the observers (p <0.006). The effects of adapting and testing with faces in the upper and lower halves of the visual field were also tested.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».