Evaluating curvature aftereffects with radial frequency contours
Notice bibliographique
Résumé
Psychophysical and physiological evidence demonstrates that global shape coding depends on mechanisms located at intermediate levels of visual processing. Evidence also suggests that these mechanisms are vulnerable to adaptation techniques historically used to probe mechanisms underlying performance in lower-level visual tasks. We explored the nature of these global shape aftereffects using radial frequency (RF) patterns, where stimuli are defined in terms of deformations from a circular pattern. On each trial, subjects adapted to a RF pattern with a high (x15 threshold) amplitude for 5 seconds, followed by a brief (53 ms) test RF that was either in-phase or anti-phase to the adapted RF. Subjects identified the phase of the test RF pattern using a 2AFC paradigm. Performance was evaluated by determining the RF amplitude at which subjects equally classified the test stimulus as the in-phase or anti-phase pattern (Point of Subjective Equality (PSE)). With no adaptation, subjects were exquisitely accurate when classifying RF patterns (PSE=1.0arcsec). After adaptation, the PSE shifted towards the pattern that was in-phase with the adapted RF (Peq=52.3arcsec), demonstrating that subjects were more likely to classify the test RF as the anti-phase pattern. This perceived shift is equivalent to a stimulus that is modulated 2–3x above threshold under these conditions. When subjects adapted to a RF pattern with a larger number of cycles, on the other hand, the PSE did not change. Preliminary results suggest that the strength of the shape-specific aftereffect is similar when adapting to either a high (90%) or low (10%) contrast RF pattern. Together, these results suggest that the mechanisms adapted by RF patterns code information that is specific to the geometry of the stimulus, and are located beyond those responsible for contrast gain control.
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 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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».