Revealing the face behind the mask: Emergent unconscious perception in object substitution masking
Notice bibliographique
Résumé
Human visual awareness is inherently limited. We are conscious of only a small fraction of the available information at a given point in time. Given this limitation, vision scientists have long been fascinated with the depth of processing that occurs outside of awareness, and have thus developed a number of tools for rendering stimuli unconscious, including object substitution masking (OSM). In OSM, perception of a briefly-presented target image is impaired by a sparse common-onsetting, temporally-trailing mask. To what level are successfully masked targets processed? Existing evidence suggests that OSM disrupts face perception. That is, the N170, an ERP waveform that reflects face processing, was obliterated by the delayed offset of the mask (Reiss & Hoffman, 2007). Here, however, we found the first evidence for implicit face processing in OSM. Participants were presented with an OSM array that had either a face or a house target image, followed by a target string of letters that required a speeded lexical decision. Participants then identified the target image from the OSM array. On trials in which the target image was masked and not perceived, we found priming, such that responses to the target word were facilitated when the meaning of the word was compatible with the preceding image, compared with when it was incompatible. That is, the category to which the target object belonged (face, house) systematically influenced participants’ performance of another task. This reveals that there is indeed implicit face perception in OSM. Interestingly, this priming occurred only when participants were unaware of the target. The fact that priming was specific to trials where the target was not perceived demonstrates a qualitative distinction between conscious and unconscious perception. This implies that unconscious perception is more sophisticated than a merely impoverished version of conscious recognition. Meeting abstract presented at VSS 2012
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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 | 0,002 | 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 ».