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Enregistrement W2013066329 · doi:10.1017/s1355617707071287

The importance of object similarity in the production and identification of actions associated with objects

2007· article· en· W2013066329 sur OpenAlexaff
Geneviève Desmarais, Maria Cristina Pensa, Mike J. Dixon, Éric Roy

Notice bibliographique

RevueJournal of the International Neuropsychological Society · 2007
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild and Animal Learning Development
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésObject (grammar)Action (physics)Similarity (geometry)Identification (biology)PsychologyCognitive psychologyCommunicationArtificial intelligenceComputer scienceImage (mathematics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Past research suggests that the similarity between the objects associated with actions impacts visual action identification and action production. Indeed, people often confuse actions that are visually similar, as well as actions that are associated with visually similar objects. However, because the action errors often involve actions that are visually similar and are associated with visually similar objects, it is difficult to disambiguate between the influences of object similarity and action similarity. In our experiments, healthy participants were asked to learn to associate nonword names and actions with novel objects. Participants were first shown each object and its action and were then asked to visually identify each object. In Experiment 1, participants were then asked to produce the action associated with each object, and in Experiment 2, they were asked to visually identify the action associated with each object. Actions were confused more often when they were associated with similar objects than when they were associated with dissimilar objects. Furthermore, following an object naming error, participants were more likely to produce the action associated with the erroneous name than any other erroneous action. The results suggest that the visual characteristics of the objects influenced action production and action identification.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,041
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 seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,041
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,290 · 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

Citations7
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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