The Rapid Extraction of Statistical Properties in Visual Search
Notice bibliographique
Résumé
Duncan and Humphreys (1989) proposed that search efficiency decreases as target-distractor similarity increases. The items that best resemble the target are grouped together, whereas the items that do not resemble the target are grouped together, and discarded. Search is then based only on the items that received the most activation. According to Ariely (2001) perceptual averaging (i.e., the ability of observers to represent sets of similar objects by their overall statistical properties, rather than their individual properties) could possibly facilitate this grouping process (see also Rosenholtz, 1999). In the present set of studies we used a series of conjunction search tasks to demonstrate that size averaging operates to improve the efficiency of search among items varying in size when size is both a) relevant to the search task (localize a target circle, defined by a color/size conjunction, Experiments 1 and 2) and b) irrelevant to the search task (localize a target line, defined by a color/orientation conjunction, Experiment 3 and 4). Results showed that search for a target was slower when target size corresponded to the average size of the distractors than when it did not (Experiment 1); that search was slower when target size corresponded to the average size of distractors appearing in the same color as the target than when it did not (Experiment 2); and that search was less efficient when target size corresponded to the average size of distractors appearing in the same color as the target than when it did not, even though target size was not a relevant search criterion (Experiments 3 and 4). These results emphasize the role of perceptual averaging in visual search among items varying in size, suggesting that targets are located first by segregating items into perceptual groups (by color) and then by isolating possible targets from distractors by size.
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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 | 0,002 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».