Notice bibliographique
Résumé
The environment contains widespread regularities in terms of how objects co-occur in space and over time. How regularities alter the perception of individual objects is largely unexplored. In Experiment 1, we examined how learning spatial co-occurrences of individual objects alters the perception of the spatial location of these objects. Observers were exposed to arrays of colored circles. In the 'structured' condition, each array contained four color pairs which were arranged in fixed spatial configurations (e.g., red always appears to the left of blue). In the 'random' condition, the same configuration was maintained, but now one circle in the pair was shuffled, while the other circle remained in the same position (e.g., red appears to the left of blue, brown, or purple). After exposure, one circle was briefly presented on the screen and observers indicated the location of the circle. We found that the location of the circle was perceived to be closer to the location of its partner in the pair in the structured condition than in the random condition. To generalize this finding, in Experiment 2, we examined how regularities in line orientations alter the perception of these orientations. Observers were exposed to a sequence of lines. In the structured condition, the sequence consisted of three pairs of orientations, and in the random condition, the orientations were presented in a random order. We found that the orientation of the line was perceived to be more similar to the orientation of its partner in the pair in the structured condition than in the random condition. These results demonstrate that the representation of a stimulus is biased toward to that of another if the stimuli reliably co-occur. This suggests that incidental learning of object co-occurrences can shape the perception of individual objects, revealing fundamental ways in which learning can guide perception. Meeting abstract presented at VSS 2014
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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 | 0,001 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».