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Enregistrement W2078757030 · doi:10.1167/4.8.633

Length changes are difficult but not impossible to detect without attention

2004· article· en· W2078757030 sur OpenAlexaff
J. C. Harrison, Ronald A. Rensink, Michiel van de Panne

Notice bibliographique

RevueJournal of Vision · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueVisual perception and processing mechanisms
Établissements canadiensUniversity of British Columbia Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWilcoxon signed-rank testMathematicsPath lengthCombinatoricsSensitivity (control systems)Articulation (sociology)Mann–Whitney U testAnatomyStatisticsMedicineComputer scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We are interested in the ability of human observers to detect dynamic length changes of computer generated objects and what role attention may play in this task. In a series of experiments we have subjects to detect changes in the length of a two link articulation approximating a human arm moving in the the frontoparallel plane: the upper or “shoulder” end of the articulation remained stationary while the lower or “hand” end moved around a circular path. For lines on paper, the Weber fraction for length differences is 2.9%, and changes in length of the moving arm produced a similar sensitivity of 2.8%. However, changes in only one of the arm segments, rather than the entire arm, produced different sensitivities, 2.9% for the upper segment, and 5.3% for the lower segment (Wilcoxon signed-rank test, p<0.0001). We also asked our subjects to count the number direction changes of the “hand” and judge if the arm increased or decreased in length over a duration of 140–800ms. Again, we found a difference in the sensitivity for changes of the segments: 10.7% for the upper segment and 14.5% for the lower segment (Wilcoxon signed-rank test, p<0.03) while changes in the length of the entire arm produced a Weber fraction of 10.5%. We also found differences in sensitivities for very slowly growing, 6.9%, or slowly shrinking, 19.7%, the arm (Wilcoxon signed-rank test, p<0.0005). Asking subjects to count the number of times a very low contrast distractor changed direction further decreased their sensitivity for slowly growing arms, 15.2%, but not for slowly shrinking arms, 21.3%. These results suggest an intriguing upper bound on the “insensitivity” of the human visual system. While Weber fractions are often presented as averages across subjects, none of the subjects in our experiments have produced a Weber fractions above 30%. Therefore we hypothesize that line lengths are encoded when attention is absent using a coarse resolution that is refined when attention is available.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,054
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,295 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2004
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