Chromatic properties of texture-shape and of texture-surround suppression of contour-shape mechanisms
Notice bibliographique
Résumé
Contour-shape coding is color selective (Gheorghiu & Kingdom, 2007a) and surround textures inhibit the processing of contour shapes (Gheorghiu & Kingdom, 2011; Kingdom & Prins, 2009). These two findings raise two questions: (1) is texture-surround suppression of contour shape color selective, and (2) is texture-shape processing color selective? To answer these questions, we measured the shape-frequency aftereffect using contours constructed from strings of Gabors defined along the red-green, blue-yellow, and luminance axes of cardinal color space. The stimuli were either single sinusoidal-shaped contours or textures made of sinusoidal-shaped contours arranged in parallel. We measured aftereffects for (A) single-contour adaptors and single-contour tests defined along the same versus different cardinal directions, (B) texture adaptors and single-contour tests in which the central-adaptor contour/single-contour test and surround adaptor contours were defined along the same versus different cardinal directions, and (C) texture adaptors and texture tests defined along same versus different cardinal directions. We found that color selectivity was most prominent for contour-shape processing, weaker for texture-surround suppression of contour-shape processing, and absent for texture-shape processing.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».