Notice bibliographique
Résumé
Backward masking is the reduction in the visibility of a shape (target) when followed closely by another pattern (mask). Recent research has focused on the modulation of masking by spatial attention and gestalt influences, suggesting that backward masking occurs as a natural consequence of the object formation and updating processes that occur whenever the visual system is confronted with rapidly changing input (Enns, Lleras & Moore, 2009). Here we study how backward masking of shape is influenced by a motion sequence, comprised of visible shapes that precede and follow the masked target. On each trial, the target (34 ms shape, 34 ms blank, 34 ms mask) was preceded and followed by visible shapes (102 ms). Critically, the first and last shapes combined with the masked target to form (a) a linear motion path, (b) a curved motion path, or (c) incoherent motion. Participants discriminated between three possible masked target shapes under three different levels of mask intensity. Visual sensitivity was strongly influenced by the motion sequence, with much greater visibility when the target shape was consistent with a linear motion path than with a curved or incoherent path. Increased mask intensity also reduced target visibility more strongly for curved and incoherent paths than for linear motion. More detailed analyses will quantify the unique influence of the preceding and subsequent context shapes on target visibility. This methodology is offered as a new way to study the influence of spatial-temporal context on shape perception. Experiments are underway to extend it to speeded action tasks involving either indirect responses (i.e., key presses) or direct manual actions to the objects in motion (i.e., finger pointing).
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».