Snakes are as fast as ladders: Evidence against the hypothesis that contrast facilitation mediates contour detection
Notice bibliographique
Résumé
It is easy to detect a “snake” consisting of spatially separated, collinear elements, embedded in a field of randomly oriented elements (Field, Hayes & Hess, 1993, Vision Research, 33, 173–193). Performance is poor when elements are oriented 45 degrees to the contour, but improves when elements are orthogonal to the contour (“ladders”) (Ledgeway, Hess & Geisler, 2005, Vision Research, 45, 2511–2522). Contour detection has been related to the phenomenon of contrast facilitation, whereby the contrast threshold for detection of an element is reduced when it is flanked by other elements: many models assume that contours are detected through the modulation of neuronal activity by the facilitatory signals that underlie contrast facilitation. If this were the case, one would expect contour detection to show similar temporal properties to contrast facilitation. Cass & Spehar (2005, Vision Research, 45, 3060–3073) used a psychophysical procedure to estimate the speed of propagation of contrast facilitation signals; their results suggest that the facilitatory signals from collinear flankers propagate much more slowly than those from non-collinear flankers. We investigated the effect of temporally modulating the orientation of contour elements from collinear to diagonal, or from orthogonal to diagonal. If contour detection and contrast facilitation are mediated by the same mechanisms, then the integration of snake contours should be much slower, and should be disrupted at much lower temporal frequencies, than the integration of ladder contours. We found identical temporal properties for both contour types, suggesting that contour integration is mediated by different mechanisms from contrast facilitation.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».