Exploring the spatiotemporal properties of fractal rotation perception
Notice bibliographique
Résumé
A series of three experiments was conducted with the aim of determining the processing nature of the fractal rotation stimulus introduced by C. P. Benton, J. M. O'Brien, and W. Curran (2007). This stimulus has been proposed to be invisible to first-order sensitive mechanisms considering it is drift-balanced. Rather, motion perception would require the analysis of spatial structure (orientation) changing over time. In Experiment 1, spatiotemporal properties of fractal rotation perception have been explored, in comparison with first-order rotation perception. In Experiment 2, a motion paradigm similar to the one developed by K. Nakayama and C. W. Tyler (1981) and later used by A. E. Seiffert and P. Cavanagh (1998) has been used to characterize the motion processing mechanism responsible for fractal rotation perception. In Experiment 3, we have used a paradigm similar to N. E. Scott-Samuel and A. T. Smith (2000) to evaluate whether fractal rotation perception is analyzed by common or distinct mechanisms to those for first-order rotation perception. Results indicate that fractal rotation perception involves feature-tracking processes with mechanisms responding to global orientation-based changes of the image. Given the absence of cancellation of first-order and fractal rotation motion signals, we can therefore conclude that the first-order and fractal motion sensitive pathways are dissociable at early stages of the visual processing stream.
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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 | 0,001 |
| 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 ».