Exploration of vertical bias in perceptual completion of illusory contours: Threshold measures and response classification
Notice bibliographique
Résumé
We investigated whether the perceptual completion of illusory contours exhibits a vertical bias (J. Pillow & N. Rubin, 2002). Experiments 1-3 measured completion with Pillow and Rubin's shape discrimination procedure, while including novel control conditions to determine if the results were related to perceptual completion per se. These experiments found no evidence for perceptual completion with stimuli used by Pillow and Rubin but did find completion with smaller stimuli that had larger support ratios. However, even when perceptual completion occurred, there was no evidence for a vertical bias in perceptual completion. Experiments 4-5 used the response classification method (B. L. Beard & A. Ahumada, 1998) to determine which local areas were related to illusory contour discrimination in central and peripheral vision. For central stimuli, there was a slight bias favoring completion of vertical contours, although the extent of the bias varied across participants. There was no vertical bias for peripheral stimuli. Overall, although subject to several important caveats, the results obtained with classification images (but not threshold measures) were consistent with the Pillow and Rubin's idea that perceptual completion is more difficult when it requires integrating visual features that are on different sides of the vertical meridian.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».