MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W2020862067 · doi:10.1167/11.11.959

A perception-action dissociation revealed through the interaction with blurred stimuli

2011· article· en· W2020862067 sur OpenAlexaff
F. Colino, John de Grosbois, Dazhi Cheng, Katharine Brewster, Gordon Binsted

Notice bibliographique

RevueJournal of Vision · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueVisual perception and processing mechanisms
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPerceptionStimulus (psychology)ScalingLuminanceComputer visionGaussian blurArtificial intelligenceVisual perceptionComputer sciencePsychologyPattern recognition (psychology)CommunicationMathematicsImage processingCognitive psychologyImage restorationNeuroscienceImage (mathematics)Geometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the perception-action model of vision (Milner & Goodale, 1995), information is passed from lower visual (e.g. V1) areas into two processing streams: a dorsal stream mediating visually guided movement, and a ventral stream mediating object identification and awareness. Information processed prior to the bifurcation should therefore be available to both streams. This experiment examined how the quality of a luminance edge (processed at V1) would influence perception and action. A grasping task, and a perceptual size-matching task were performed under full-vision (FV) and 2-s delayed vision (DV). Stimuli varied in size (3), and edge-blur (4). Edges were blurred using a 2D Gaussian-filter. Maximum-grip-aperture (MGA) was the size-estimate for grasping, while perceptual-estimates (PE) required participants to estimate the size of stimuli by adjusting the size of a comparison stimulus. It was predicted that, the visual streams would use the same edge information, and thus motor and perceptual judgements would behave in a similar manner under both FV and DV. PE and MGA increased with increases of stimulus size, and decreased with increasing degree of blur. An analysis of the rate of scaling to size across conditions revealed that PES scaled at a higher rate to changes in size than MGA. Scaling based upon level of blur exhibited a two-way interaction between task and visual condition. MGA blur-scaling was not altered by DV, whereas PES blur-scaling became significantly more shallow. This violated the expectation that under DV, an increase in similarity between motor and perceptual responses would be found. Since PES became less influenced by edge blur following a delay while MGA scaling remained unchanged, there is evidence that the perception/action systems hold different representations of certain stimulus properties. Thus, the two-visual streams appear to generate their own representations of edge location even though similar edge information is available to both.

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)0,005
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,005
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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,144
Tête enseignante GPT0,400
Écart entre enseignants0,256 · 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

Citations0
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Vision→Même sujetVisual perception and processing mechanisms→Travaux en français237 207→