No pointwise nonlinearity in shape discrimination
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Human observers are often modelled as linear discriminators (e.g., as noisy cross-correlators) in shape discrimination tasks. One prediction of such models is that the influence of a stimulus pixel on an observer's response is proportional to the contrast at that pixel. We used a new variant of the reverse correlation technique to test this prediction. Methods: Observers performed several two-alternative identification tasks in external white noise: dot detection, orientation discrimination, and face discrimination, as well as shape discriminations involving illusory contours and occluded contours. We computed classification images to determine what regions of the stimuli observers used to perform the task, and within these regions we computed the correlation between the contrast level at each pixel and the observer's responses. Results: We confirmed the prediction of the linear discriminator model: the influence of each pixel on the observer's decision was linearly related to the contrast at that pixel. This was true even when observers used illusory and occluded contours to perform the task. Conclusions: These results have several implications. (1) Either there is no early transduction nonlinearity, or any such nonlinearity is compensated for and effectively undone during shape discrimination. This is consistent with Chubb and Nam's (2000) findings for judgements of texture luminance and texture variance. (2) The visual system is optimized for an approximately Gaussian noise distribution in the external world. (3) Illusory and occluded contours are used in the same way as luminance-defined contours in threshold shape discrimination tasks. (4) Observers are linear discriminators in threshold shape discrimination tasks.
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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 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».