Individual differences in visual lexical decision are highly correlated with orientation tuning
Notice bibliographique
Résumé
Recent research has brought attention to the importance of the orientation tuning of visual information. For instance, in face recognition, participants show higher efficiency for horizontal information (e.g. Pachai, Sekuler & Bennett, 2013). Here, we investigated whether this also applies to visual word recognition. Fifteen participants performed a lexical decision task. Each trial began with a fixation cross displayed for 500ms, immediately followed by a stimulus (about 2 degrees of visual angle) that remained on screen until response. The stimuli consisted of 300 high lexical frequency five-letter French words and 300 pseudo-words, which we generated by replacing one letter in each word (either the second, third, or fourth). Fast Fourier Transforms of stimuli were performed to preserve only vertical or horizontal information. Gaussian white noise was added to the reconstructed output to maintain performance at 75% in each condition. The threshold was estimated using QUEST (Watson & Pelli, 1983). Efficiency was calculated for each condition by comparing human performance with that of an ideal (template-matching) observer. Both the human and the ideal observers needed less signal for vertical compared to horizontal information. However, the ideal to human ratios show that, at the group level, experienced readers have similar efficiency for both orientations, (Mvertical= .0112, Mhorizontal= .0113, t(14)= -.09, ns). To better characterize orientation tuning, we correlated efficiency with reading speed; this was measured in another lexical decision task using 100 unaltered stimuli (50 words). Interestingly, we found that reaction times are strongly correlated with the difference between horizontal and vertical efficiency (r= -.6, p<.05). Our results suggest that faster readers perform better with horizontal than vertical information, while the reverse holds for slower readers. Further investigation on the issue should examine the possible link between individual differences and sensitivity to crowding, as vertical information appears to constrain its spread. Meeting abstract presented at VSS 2014
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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 | 0,005 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».