Perception of biological motion across the visual field
Notice bibliographique
Résumé
There is conflicting evidence about whether stimulus magnification is sufficient to equate the discriminability of point-light walkers across the visual field. Ikeda, Watanabe and Blake (2005, Vision Research) found that peak noise tolerance was always highest at fixation and concluded that biological motion was unscalably poor in the periphery. By contrast, Gibson et al. (VSS, 2005) found that in the absence of spatiotemporal noise, stimulus magnification was sufficient to equate point-light walker direction discrimination (left vs right, i.e., ±90° from the line of sight) across the visual field. We measured the accuracy with which observers could report the directions of point-light-walkers moving ±4° from the line of sight. Accuracy was measured over a seven-fold range of sizes at eccentricities from 0 to 16°. All observers achieved 100% accuracy at the largest stimulus sizes (20° height) at all eccentricities. The psychometric functions at each eccentricity were shifted versions of each other on a log size axis. Therefore, by dividing stimulus size at each eccentricity (E) by an appropriate F = 1 + E/E2 (where E2 represents the eccentricity at which stimulus size must double to achieve equivalent-to-foveal performance) all data could be fit with a single function. The average E2 value was .97 (SEM = .19, N = 3). This value is close to that found by Gurnsey et al. (2006, Journal of Vision) in a structure-from-motion task (E2 = .61) but contrasts with the average E2 value of 3.5 found by Gibson et al. (VSS, 2005). In the absence of spatiotemporal noise, size scaling is sufficient to equate discrimination of biological motion across the visual field. The average E2 in this task is smaller than that found by Gibson et al. (2005), showing that task difficulty has an effect on the magnification needed to compensate for eccentricity-dependent sensitivity loss.
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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 | 0,001 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».