Action Influences Object Perception
Notice bibliographique
Résumé
Proximal hand posture biases activity in the magnocellular (M) visual pathway (Gozli et al., 2012; Goodhew et al., in press). We tested whether this is due to having visual stimuli in the "action space" of the hands by making use of the finding that low spatial frequency images are rapidly identified through "gist" processing arising from the M-pathway (Kveraga, 2007). In Experiment 1, we paired low and high spatial frequencies images with either a proximal or distal hand posture and had participants indicate whether the objects were larger or smaller than a prototypical shoebox. Participants responded faster to low spatial frequency images paired with a proximal hand posture. No differences were found with distal hand posture. In Experiment 2, we manipulated proximal hand postures such that hands were either action oriented with palms in (palms toward the stimuli) or non-action oriented with palms out (palms away from the stimuli). In Experiment 3 we used one proximal hand posture (palms in) only but manipulated the type of visual stimuli such that they were either action oriented (easily grasped) or non-action oriented (not easily grasped). The results of Experiments 2 and 3 demonstrated that when action was primed (whether through hand posture or stimulus type) there was an advantage for low spatial frequency images. Overall, these experiments show that rapid "gist" object perception is due to M pathway activity, and that this processing is influenced by action-based hand positions. Meeting abstract presented at VSS 2013
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».