Lost in the Forest, Stuck in the Trees: Dispositional Global/Local Bias Is Resistant to Exposure to High and Low Spatial Frequencies
Notice bibliographique
Résumé
Visual stimuli can be perceived at a broad, "global" level, or at a more focused, "local" level. While research has shown that many individuals demonstrate a preference for global information, there are large individual differences in the degree of global/local bias, such that some individuals show a large global bias, some show a large local bias, and others show no bias. The main purpose of the current study was to examine whether these dispositional differences in global/local bias could be altered through various manipulations of high/low spatial frequency. Through 5 experiments, we examined various measures of dispositional global/local bias and whether performance on these measures could be altered by manipulating previous exposure to high or low spatial frequency information (with high/low spatial frequency faces, gratings, and Navon letters). Ultimately, there was little evidence of change from pre-to-post manipulation on the dispositional measures, and dispositional global/local bias was highly reliable pre- to post-manipulation. The results provide evidence that individual differences in global/local bias or preference are relatively resistant to exposure to spatial frequency information, and suggest that the processing mechanisms underlying high/low spatial frequency use and global/local bias may be more independent than previously thought.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».