Revaluating the Visual Short-Term Memory Benefit for 3-D Stimuli
Notice bibliographique
Résumé
Given the 3-D nature of the visual environment, it is surprising that the majority of research in visual short-term memory (VSTM) has focussed on 2-D object properties. Experiments that have assessed effects of 3-D location on VSTM used sequentially presented depth planes (Xu & Nakayama, 2007, Journal of Experimental Psychology, 136, 653-662). Due to vergence eye movements, these sequential arrays were effectively presented at zero disparity. Here we use a different paradigm to evaluate the effect of distributing elements in depth on VSTM. Oriented line segments (square brackets) served as the visual stimulus to be retained in VSTM. We used a letter recall task to keep observers from rehearsing a cognitive descriptor of bracket orientation (e.g. up, down, left, right). On each trial, observers viewed a series of (3-4) letters (750ms) followed by an array of square brackets (1000ms) presented at two randomly selected orientations on each trial. In the test phase another set of letters appeared and observers indicated if they were the same or different from the first (50% of trials one letter was different). Two square brackets then appeared and again observers indicated same or different (50% of trials one item was different). Reaction time was measured for each task. There were four stimulus conditions: i) zero disparity (single plane) ii) zero disparity half density iii) two disparity-defined planes with oriented brackets randomly distributed iv) two disparity-defined planes each consisting of one orientation. Our proportion correct and d' measures show that VSTM does benefit from simultaneous distribution of elements across depth planes. However, the advantage is not due to increased sensitivity in the 3-D offset condition, but to reduced sensitivity in the single plane condition. We conclude that location binding is not the critical factor; the addition of multiple planes helps isolate features of interest, permitting efficient storage. Meeting abstract presented at VSS 2014
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».