Notice bibliographique
Résumé
In many studies of contour integration, the task is to detect a contour consisting of spatially separated Gabor elements positioned along a smooth path (e.g., Field, Hayes, & Hess, 1993, Vision Research, 33, 173–193). The elements can be aligned with the path (“snakes”) or perpendicular to it (“ladders”). With foveal viewing, ladders are generally harder to detect than snakes but, as long as they are fairly straight, ladders can still be detected quite easily. We found a striking deficit in detection of ladders in the periphery. Completely straight ladders were undetectable at an eccentricity of 6 degrees of visual angle, whereas performance on straight snakes at this eccentricity was at or close to 100%. This suggests that ladder detection is disproportionately impaired in the periphery, but an alternative explanation is that there is a general impairment of ladder detection that only shows up in the periphery, where performance falls away from ceiling. To address this issue, we brought performance away from ceiling in the fovea by jittering the orientations of the elements. For two subjects, foveal performance was matched for snakes and ladders with the same orientation jitter levels. In both cases, detection of ladders fell to chance at an eccentricity of 4 deg, whereas detection of snakes remained significantly above chance up to and including the largest eccentricity that we tested (8 deg). The failure to detect ladders at such small eccentricities may partly explain the relative difficulty in detecting ladders that has been reported in previous studies: in all of these studies, the position of the contour has been randomized to some extent. The difference in the effect of eccentric viewing on snakes and ladders means that any positional randomization would have caused a greater disruption to detection of ladders.
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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) | 0,001 | 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) | 0,006 | 0,002 |
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 ».