Filling in the gaps: The development of contour interpolation
Notice bibliographique
Résumé
Adults can see bounded figures even when local image information fails to provide cues to specify their edges (e.g., Ginsburg, 1975). Such contour interpolation leads to the perception of subjective contours — edges perceived in the absence of any physically present discontinuities (e.g., Kanizsa, 1955). We examined the development of sensitivity to shape formed by subjective contours and the effect thereon of support ratio (the ratio of the physically specified contours to the total edge length). Children aged 6, 9, and 12 years and adults (n = 20 per group) performed a shape discrimination task. Sensitivity to shape formed by luminance-defined contours was compared to shape formed by subjective contours with high support ratio (interpolation of contours between the inducers was over a small distance relative to the size of the inducers) or low support ratio (interpolation of contours was over a larger distance). Results reveal a longer developmental trajectory for sensitivity to shape formed by subjective contours compared to shape formed by luminance-defined contours: only by 12 years of age were children as sensitive as adults to subjective contours (pp[[gt]].1). The protracted development of sensitivity to subjective contours is consistent with evidence for delayed development of feedback connections from V2 to V1 (Burkhalter, 1993) known to be important for the perception of subjective contours (e.g., Ffytche & Zeki, 1996). As in adults, sensitivity to subjective contours was better with higher support ratio by 9 years of age (psp[[gt]].1). The results suggest that, over development, support ratio becomes a reliable predictor for interpolation, so that contours that are more likely to reflect real objects‘ contours (i.e., highly supported contours) are more easily interpolated.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».