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Enregistrement W2025325994 · doi:10.1111/j.1467-9450.2006.00532.x

Object color affects identification and repetition priming

2006· article· en· W2025325994 sur OpenAlexaff
Bob Uttl, Peter Graf, Pilar Santacruz

Notice bibliographique

RevueScandinavian Journal of Psychology · 2006
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMultisensory perception and integration
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPriming (agriculture)Object (grammar)PsychologyColor visionRepetition primingPerceptionIdentification (biology)Negative primingCommunicationCognitive psychologyArtificial intelligenceComputer visionComputer scienceSelective attentionCognitionNeuroscienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We investigated the influence of color on the identification of both non-studied and studied objects. Participants studied black and white and color photos of common objects and memory was assessed with an identification test. Consistent with our meta-analysis of prior research, we found that objects were easier to identify from color than from black and white photos. We also found substantial priming in all conditions, and study-to-test changes in an object's color reduced the magnitude of priming. Color-specific priming effects were large for color-complex objects, but minimal for color-simple objects. The pattern and magnitude of priming effects was not influenced either by the extent to which an object always appears in the same color (i.e., whether a color is symptomatic of an object) or by the object's origin (natural versus fabricated). We discuss the implications of our findings for theoretical accounts of object perception and repetition priming.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,869
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 GPT0,363
Écart entre enseignants0,335 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations38
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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