MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2020191794 · doi:10.1167/9.6.24

Behavioral effects of visual field location on processing motion- and luminance-defined form

2009· article· en· W2020191794 sur OpenAlexafffund
Patricia A. McMullen, L. E. MacSween, Charles A. Collin

Notice bibliographique

RevueJournal of Vision · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueVisual perception and processing mechanisms
Établissements canadiensUniversity of OttawaDalhousie University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésLuminanceComputer visionVisual fieldArtificial intelligenceVisual processingDorsumMatching (statistics)Cognitive neuroscience of visual object recognitionNeuroscienceComputer scienceCommunicationPsychologyMathematicsObject (grammar)AnatomyPerceptionBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Traditional theories posit a ventral cortical visual pathway subserving object recognition regardless of the information defining the contour. However, functional magnetic resonance imaging (fMRI) studies have shown dorsal cortical activity during visual processing of static luminance-defined (SL) and motion-defined form (MDF). It is unknown if this activity is supported behaviorally, or if it depends on central or peripheral vision. The present study compared behavioral performance with two types of MDF [one without translational motion (MDF) and another with (TM)] and SL shapes in a shape matching task where shape pairs appeared in the upper or lower visual fields or along the horizontal meridian of central or peripheral vision. MDF matching was superior to the other contour types regardless of location in central vision. Both MDF and TM matching was superior to SL matching for presentations in peripheral vision. Importantly, there was an advantage for MDF and TM matching in the lower peripheral visual field that was not present for SL forms. These results are consistent with previous behavioral findings that show no field advantage for static form processing and a lower field advantage for motion processing. They are also suggestive of more dorsal cortical involvement in the processing of shapes defined by motion than luminance.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,337 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations2
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of VisionMême sujetVisual perception and processing mechanismsTravaux en français237 207