The role of contrast in shape discrimination of radial frequency patterns
Notice bibliographique
Résumé
Shape processing involves a progression from a local to global analysis. A key aspect of this progression is the binding of distributed local features into an overall form, followed by the extraction of the shape independently of its local contrasts and spatial scales. Here we use radial frequency (RF) patterns in a shape discrimination task, which is thought to be based on a global processing stage of form analysis that has reached contrast and scale invariance. We compare performance across different spatial scales (contour spatial frequencies of 0.75-10.0 cpd and pattern radii of 0.5-10.0 degs) with contrast matched in multiples of stimulus detection threshold. For each possible combination of radius and spatial frequency we first measured contrast thresholds for the detection of a circular RF pattern using a 2AFC staircase procedure. We then measured shape discrimination as a function of contrast. Our results reveal an effect of spatial frequency and pattern radius on discrimination thresholds, with no scale invariance. Our results are at odds with earlier work showing no effect of scaling of radius and spatial frequency on discrimination thresholds. We also find an effect of contrast on shape discrimination for scaled contrasts below 100%. We conclude that our results do not support the assumption of a global processing stage for these stimuli. Instead, we suggest they indicate the importance of local curvature analyses. We develop a local curvature model that can predict our shape discrimination thresholds for foveal and peripheral vision.
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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 | 0,006 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».