MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2086228840 · doi:10.1371/journal.pone.0002195

Imagine Jane and Identify John: Face Identity Aftereffects Induced by Imagined Faces

2008· article· en· W2086228840 sur OpenAlexafffund
Jae-Jin Ryu, Karen Borrmann, Avi Chaudhuri

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueFace Recognition and Perception
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésPerceptionIdentity (music)Face perceptionAdaptation (eye)PsychologyFace (sociological concept)Cognitive psychologyVisual perceptionFacial recognition systemCommunicationNeurosciencePattern recognition (psychology)AestheticsArtSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It is not known whether prolonged exposure to perceived and imagined complex visual images produces similar shifts in subsequent perception through selective adaptation. This question is important because a positive finding would suggest that perception and imagery of visual stimuli are mediated by shared neural networks. In this study, we used a selective adaptation procedure designed to induce high-level face-identity aftereffects--a phenomenon in which extended exposure to a particular face facilitates recognition of subsequent faces with opposite features while impairing recognition of all other faces. We report here that adaptation to either real or imagined faces produces a similar shift in perception and that identity boundaries represented in real and imagined faces are equivalent. Together, our results show that identity information contained in imagined and real faces produce similar behavioral outcomes. Our findings of high-level visual aftereffects induced by imagined stimuli can be taken as evidence for the involvement of shared neural networks that mediate perception and imagery of complex visual stimuli.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,097
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,195 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations25
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePLoS ONEMême sujetFace Recognition and PerceptionTravaux en français237 207