Notice bibliographique
Résumé
Can probability improve the precision of perceptual judgments? Participants were briefly shown individual tilted gabor patches, and asked to reproduce the tilt. Unbeknownst to the participants some tilt angles were more likely than others; right tilts on the right and left tilts on the left (or vice versa) occured on 80% of the trials. Stimuli tilted in the high probability range were defined as "validly cued." Statistical analysis was with linear mixed effects models treating participant as a random effect. All three experiments demonstrated a reduced magnitude of absolute tilt error for validly cued stimuli, and no bias for orientation judgments. In Experiment 1 we had different participants use either their right or left hand for the matching task in order to assess for a congruency effect (greater effect of probability on the side of the responding hand). The valid cue effect was significant (p = 0.01), but not the congruency effect. This was confirmed by a within subjects manipulation in Experiment 2 where we had participants switch their responding hand midway through the task. Validly cued stimuli were judged more precisely (p = 0.01) and accuracy was not modulated by the side of the responding hand. Experiment 3 flipped the direction of high probability tilts midway through the task. Validly cued stimuli were still judged more precisely (p = 0.003), and a factor coding for the initial direction of high probability tilts was not statistically significant. Additionally, despite instructions emphasizing accuracy, all three experiments showed that validly cued trials were judged more quickly. In summary, using probability to cue an orientation range results in stimuli within that range being judged, on average, more precisely and more quickly. This pattern is similar to that seen with conventional attentional cues, consistent with their having a common mechanism. Meeting abstract presented at VSS 2013
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».