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Enregistrement W2037582045 · doi:10.2478/v10053-008-0026-z

Visual similarity in masking and priming: The critical role of task relevance

2007· article· en· W2037582045 sur OpenAlexaff
James T. Enns, Chris Oriet

Notice bibliographique

RevueAdvances in Cognitive Psychology · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeural and Behavioral Psychology Studies
Établissements canadiensUniversity of ReginaUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVisual maskingPriming (agriculture)PerceptionMasking (illustration)Cognitive psychologyPsychologySimilarity (geometry)Backward maskingCognitionVisual perceptionTask (project management)Computer scienceArtificial intelligenceCommunicationImage (mathematics)Neuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cognitive scientists use rapid image sequences to study both the emergence of conscious perception (visual masking) and the unconscious processes involved in response preparation (masked priming). The present study asked two questions: (1) Does image similarity influence masking and priming in the same way? (2) Are similarity effects in both tasks governed by the extent of feature overlap in the images or only by task-relevant features? Participants in Experiment 1 classified human faces using a single dimension even though the faces varied in three dimensions (emotion, race, sex). Abstract geometric shapes and colors were tested in the same way in Experiment 2. Results showed that similarity reduced the visibility of the target in the masking task and increased response speed in the priming task, pointing to a double-dissociation between the two tasks. Results also showed that only task-relevant (not objective) similarity influenced masking and priming, implying that both tasks are influenced from the beginning by intentions of the participant. These findings are interpreted within the framework of a reentrant theory of visual perception. They imply that intentions can influence object formation prior to the separation of vision for perception and vision for action.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,397
Score d'incertitude au seuil0,582

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,110
Tête enseignante GPT0,499
Écart entre enseignants0,389 · 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 tête enseignante, 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

Citations29
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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