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Enregistrement W2021508921 · doi:10.3389/fpsyg.2012.00092

Color Improves Speed of Processing But Not Perception in a Motion Illusion

2012· article· en· W2021508921 sur OpenAlexafffund
Carolyn J. Perry, Mazyar Fallah

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Psychology · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueVisual perception and processing mechanisms
Établissements canadiensCanadians Living with HIVYork University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésIllusionPerceptionSegmentationTask (project management)Computer visionPsychologyArtificial intelligenceMotion (physics)Optical illusionMotion perceptionComputer scienceCommunicationCognitive psychologyNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

When two superimposed surfaces of dots move in different directions, the perceived directions are shifted away from each other. This perceptual illusion has been termed direction repulsion and is thought to be due to mutual inhibition between the representations of the two directions. It has further been shown that a speed difference between the two surfaces attenuates direction repulsion. As speed and direction are both necessary components of representing motion, the reduction in direction repulsion can be attributed to the additional motion information strengthening the representations of the two directions and thus reducing the mutual inhibition. We tested whether bottom-up attention and top-down task demands, in the form of color differences between the two surfaces, would also enhance motion processing, reducing direction repulsion. We found that the addition of color differences did not improve direction discrimination and reduce direction repulsion. However, we did find that adding a color difference improved performance on the task. We hypothesized that the performance differences were due to the limited presentation time of the stimuli. We tested this in a follow-up experiment where we varied the time of presentation to determine the duration needed to successfully perform the task with and without the color difference. As we expected, color segmentation reduced the amount of time needed to process and encode both directions of motion. Thus we find a dissociation between the effects of attention on the speed of processing and conscious perception of direction. We propose four potential mechanisms wherein color speeds figure-ground segmentation of an object, attentional switching between objects, direction discrimination and/or the accumulation of motion information for decision-making, without affecting conscious perception of the direction. Potential neural bases are also explored.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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)0,0030,000

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,357
Écart entre enseignants0,301 · 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

Citations13
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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