Notice bibliographique
Résumé
Purpose. It is now well accepted that the early stages of visual processing comprise mechanisms that are relatively narrowband for spatial frequency (1 octave) and orientation (30°). It is less clear whether the outputs of these narrowband mechanisms can be individually accessed by later stages of perception. We address this question using elementary, local motion and stereo tasks. Methods Our stimulus comprised a disc containing fractal noise embedded in a field of fractal noise. The fractal noise in the disc was spatially displaced between eyes/frames resulting in either a near/far disparity task or a left/right motion task. The noise was stochastically filtered (amplitudes unaltered, just phases scrambled outside passband) using idealized filters of variable bandwidth and peak spatial frequency. In this way a band of correlated information was preserved with uncorrelated information at higher and lower spatial frequencies (a notched filter of signal correlation). Phase scrambling involved either spatial frequencies or orientations of noise components. We used a simple Gaussian signal/noise model to derive the minimum spectral region that subserved our tasks. Results Similar results were found for the stereo and motion tasks. In either case the minimum bandwidth necessary to accomplish these tasks was many times previous estimates of the bandwidth of early visual mechanisms. In fact it closely corresponded to the spatial frequency and orientation spectrum of the stimulus, suggesting that all stimulus information was necessary. Conclusion For both local motion and stereo, there is no individual access to information from narrowband channels tuned to either spatial frequency or orientation.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».