Aftereffect of perceived regularity
Notice bibliographique
Résumé
Regularity is a ubiquitous feature of the visual world. We demonstrate that regularity is an adaptable visual dimension: The perceived regularity of a pattern is reduced following adaptation to a pattern with a similar or greater degree of regularity. Stimuli consisted of 7×7 element arrays arranged on square grids presented in a circular aperture. The position of each element was randomly jittered from its baseline position by an amount that determined its degree of irregularity. The elements of the pattern consisted of dark Gaussian blobs (GBs), difference of Gaussians (DOGs), or random binary patterns (RBPs). Observers adapted for 60 s to either a single pattern or a pair of patterns with particular regularities, and the perceived regularities of subsequently presented test patterns were measured using a conventional staircase matching procedure. We found that the regularity aftereffect (RAE) was unidirectional: Adaptation only caused test patterns to appear less regular. We also found that RAEs transferred from GB adaptors to both DOG and RBP test patterns and from DOG and RBP adaptors to GB patterns. We suggest that regularity is coded by the peakedness in the distribution of spatial-frequency channel responses across scale, and that the RAE is a result of a flattening of this distribution by adaptation. Thus, the RAE may be a consequence of contrast normalization, and an example of norm-based coding where irregularity is the norm.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».