Bootstrapping a prior? Effects of experience on the facing bias in biological motion perception
Notice bibliographique
Résumé
Perceptually bistable visual stimuli provide an interesting means to study how the visual system turns the generally ambiguous flow of sensory information into a reasonably stable model of the world. Biological motion point-light displays provide a particularly interesting class of stimuli in this respect. Even though the stimulus itself does not contain any information about its orientation in depth, fronto-parallel projections of a point-light walker are preferentially seen as if the walker is facing the viewer rather than facing away. In two different experiments, we show that the degree of this “facing-the-viewer bias” strongly depends on the amount of exposure an observer previously had with point-light displays. We measure the degree of the facing bias by asking observers to indicate the apparent spin (clockwise or counter-clockwise) of a point-light walker – a method insensitive to a potentially confounding response bias. In the first experiment, we compared the degree of the facing bias between na&ıuml;ve observers and graduate students who work with point-light displays on a daily basis. In the second experiment, we exposed initially na&ıuml;ve observers over the course of several weeks systematically to point-light displays and measure the degree of the facing bias before and after this treatment. In both cases, we observe a substantial increase in facing bias with the amount of expertise the observers had with point-light displays. We discuss these results in the context of a process which sharpens prior expectations by means of self-reinforcement in the absence of information that contradicts the developing prior.
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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 | 0,030 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».