Notice bibliographique
Résumé
Bottom-up attention is driven by stimulus features, however most studies have not distinguished whether it is occurring at the level of the object or the feature itself. This is because those studies employed spatially separate stimuli. To study object-based selection, we superimposed two surfaces (random dot kinetograms, RDKs) to control for location-based mechanisms. Another advantage of using this paradigm is that RDKs have a set of well defined parameters which allows us to vary different features (e.g. speed) systematically. We performed 3 experiments to investigate the effect of speed on surface selection. In experiment 1, subjects fixated a central dot and an aperture with a single surface of dots moving left or right appeared in the periphery. After a random period of time, the fixation spot disappeared which was the cue for the subjects to saccade to the aperture. The speed of the surface varied trial-by-trial, from 0.6–24 deg/sec. Saccading to the surface resulted in an automatic pursuit of that surface. Pursuit speed was proportional to surface speed. In experiment 2, a second surface was placed in the aperture, moving at a constant speed in the opposite direction. The other surface varied in speed, and pursuit was again measured. In contrast to theories suggesting that higher speeds are more salient, subjects had no preferential selection for a faster moving surface when presented with 2 superimposed surfaces moving in opposite directions. Experiment 3 varied one surface's speed while the other surface was static. At slow speeds, automatic pursuit was not detected. However, at fast speeds, the moving surface was pursued even in the presence of a static surface. Overall, these findings suggest that motion is salient when presented alone or when presented against a static surface but not when presented against opposing motions.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».