MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2049198763 · doi:10.1167/5.8.62

Spatial updating and spatial properties in scene recognition

2010· article· en· W2049198763 sur OpenAlexaff
G. S. W. Chan, L. F. G. Zavodni, J. L. Campos, Yitping Kok, Hong‐Jin Sun

Notice bibliographique

RevueJournal of Vision · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSpatial Cognition and Navigation
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTable (database)Observer (physics)Identity (music)Computer scienceArtificial intelligenceObject (grammar)Computer visionRepresentation (politics)Pattern recognition (psychology)Movement (music)Cognitive neuroscience of visual object recognitionCommunicationSpeech recognitionPsychologyData mining

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

When an observer's viewpoint of an object layout changes as a result of the movement of the layout itself, recognition performance is often poor. When the viewpoint change results from the observer's own movement, visual and non-visual information may serve to update the spatial representation, resulting in better recognition performance. The purpose of the current experiment was to evaluate the effects of non-visual updating on scene recognition while systematically manipulating the type of spatial information available (object position, object identity, or both). Subjects (Ss) learned the positions and/or identities of seven objects on a rotating table. They were subsequently presented with the layout from a novel viewpoint (due to either a table rotation or to Ss' own movement around the table) and made a same/different judgment. The results demonstrated that performance was faster and more accurate when Ss moved to a new viewpoint compared to situations in which they remained stationary while the table rotated. Further, Ss were more accurate when provided with position information combined with identity information compared to situations in which each was provided in isolation. In addition, males consistently outperformed females in all conditions except for the situations when Ss remained stationary and were provided with identity information alone, in which case females outperformed males. This pattern of results changed however when subjects were required to move, in which case, males again outperformed females. This finding supports previous evidence suggesting that females excel in tasks that have a higher verbal component (identity) compared to tasks that relate more directly to spatial features (position), in which case males excel. Further, the current results indicate that specific spatial properties have dissociable effects, suggesting that independent mechanisms are involved in the encoding and updating of spatial representations.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,594
Score d'incertitude au seuil0,216

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,226 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of VisionMême sujetSpatial Cognition and NavigationTravaux en français237 207