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Enregistrement W2036973163 · doi:10.1068/p5844

Multimodal Ternus: Visual, Tactile, and Visuo — Tactile Grouping in Apparent Motion

2007· article· en· W2036973163 sur OpenAlexaff
Vanessa Harrar, Laurence R. Harris

Notice bibliographique

RevuePerception · 2007
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMultisensory perception and integration
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGestalt psychologyStimulus (psychology)PerceptionStimulus onset asynchronyPsychologyVisual perceptionTactile perceptionMotion (physics)CommunicationComputer visionAudiologyArtificial intelligenceComputer scienceCognitive psychologyNeuroscienceMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Gestalt rules that describe how visual stimuli are grouped also apply to sounds, but it is unknown if the Gestalt rules also apply to tactile or uniquely multimodal stimuli. To investigate these rules, we used lights, touches, and a combination of lights and touches, arranged in a classic Ternus configuration. Three stimuli (A, B, C) were arranged in a row across three fingers. A and B were presented for 50 ms and, after a delay, B and C were presented for 50 ms. Subjects were asked whether they perceived AB moving to BC (group motion) or A moving to C (element motion). For all three types of stimuli, at short delays, A to C dominated, while at longer delays AB to BC dominated. The critical delay, where perception changed from group to element motion, was significantly different for the visual Ternus (3 lights, 162 ms) and the tactile Ternus (3 touches, 195 ms). The critical delay for the multimodal Ternus (3 light-touch pairs, 161 ms) was not different from the visual or tactile Ternus effects. In a second experiment, subjects were exposed to 2.5 min of visual group motion (stimulus onset asynchrony = 300 ms). The exposure caused a shift in the critical delay of the visual Ternus, a trend in the same direction for the multimodal Ternus, but no shift in the tactile Ternus. These results suggest separate but similar grouping rules for visual, tactile, and multimodal stimuli.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,343 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations27
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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