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Enregistrement W2009113869 · doi:10.1167/13.9.255

Right brain damage failures of perceptual updating in ambiguous figures.

2013· article· en· W2009113869 sur OpenAlexaff
Elisabeth Stoettinger, James Danckert, Britt Anderson

Notice bibliographique

RevueJournal of Vision · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeural and Behavioral Psychology Studies
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésObject (grammar)PerceptionPoint (geometry)PsychologyCognitive psychologyCognitionFace (sociological concept)Scale (ratio)Right hemisphereConditional probabilityComputer scienceArtificial intelligenceStatisticsMathematicsNeurosciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Every day we face the world with beliefs about the rules that govern our environment and what will happen if we take particular actions. When incoming information does not match our predictions, we either need to abandon or update these beliefs. There is accumulating evidence that the right hemisphere is responsible for processing the statistical properties of an uncertain environment, which is important for building accurate representations of our environment, and adapting those representations when necessary. However, mental models may be more than 'look-up tables’ of conditional probabilities. Hence, updating failures should also be found when probability learning is less critical. To evaluate this hypothesis, we used a series of pictures that were based on well-known ambiguous figures (e.g., rabbit/duck). Participants saw pictures of unambiguous objects (e.g., rabbit) that incrementally changed over successive presentations to eventually show different unambiguous figures (e.g., duck). The point of transition from reporting the first object to reporting the second, provided an index of updating. RBD patients (n = 16) took significantly longer to switch their reports from the first unambiguous picture (e.g., "it is a rabbit") to the second (e.g., "now it is a duck") than did healthy controls (n = 18) [F(1,31) = 22.55, p <.001, h[sup]2[/sup] = .42]. This failure of updating occurred over a short time scale (15 pictures) and was not dependent on statistical learning. Other tests confirmed that results were neither due to a higher tendency to perseverate nor due to general cognitive impairment of the RBD patients. These findings are in accordance with a more generic role for the right hemisphere in model building and updating beyond what comes from the simple amalgamation of probabilities. Meeting abstract presented at VSS 2013

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,058
Tête enseignante GPT0,370
Écart entre enseignants0,312 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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