Category Learning Produces the Atypicality Bias in Object Perception
Notice bibliographique
Résumé
When a morph face is produced with equal physical contributions from a typical parent face and an atypical parent face, the morph is judged to be more similar to the atypical parent. This discontinuity between physical and perceptual distance relationships, called the “atypicality bias” (Tanaka, Giles, Kremen, & Simon, 1998), has also been demonstrated with the object classes of birds and cars (Tanaka & Corneille, 2007). The present work tested the hypothesis that the atypicality bias is not a product of static physical properties of typical or atypical exemplars, but emerges only after the category structure of a given stimulus domain (and thus the nature of its typical members) has been learned. Participants were trained to discriminate between two categories of novel shape stimuli (“blobs”) with which they had no pre-experimental familiarity. Although typical and atypical blob exemplars appeared with equal frequency during category training, the typical blobs within a given family were structurally similar to one another, whereas the atypical blobs were dissimilar to each other and to the typical exemplars. The magnitude of the atypicality bias was assessed in a preference task administered pre- and post-training. The blobs elicited no bias prior to category training, but, as predicted, elicited a significant atypicality bias after training. This change in object perception with category learning is considered from the standpoint of theories that represent item similarities in terms of the relative locations of items in a multi-dimensional space. We propose that category learning alters the dimensions of the space, effectively increasing the perceptual distance between the morph and its typical parent, with the result that the morph appears more similar to its atypical parent than to its typical parent.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».