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Enregistrement W2093108383 · doi:10.1037//0096-3445.130.2.238

The effect of distinctive parts on recognition of depth-rotated objects by pigeons (Columba livia) and humans.

2001· article· en· W2093108383 sur OpenAlexaff
Marcia L. Spetch, Alinda Friedman, Sheri L. Reid

Notice bibliographique

RevueJournal of Experimental Psychology General · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueMorphological variations and asymmetry
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyObject (grammar)PerceptionCognitive neuroscience of visual object recognitionArtificial intelligenceCognitive psychologyMental rotationCommunicationPattern recognition (psychology)Rotation (mathematics)Visual perceptionObject permanenceComputer visionCognitionComputer scienceNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To explore whether effects observed in human object recognition represent fundamental properties of visual perception that are general across species, the authors trained pigeons (Columba livia) and humans to discriminate between pictures of 3-dimensional objects that differed in shape. Novel pictures of the depth-rotated objects were then tested for recognition. Across conditions, the object pairs contained either 0, 1, 3, or 5 distinctive parts. Pigeons showed viewpoint dependence in all object-part conditions, and their performance declined systematically with degree of rotation from the nearest training view. Humans showed viewpoint invariance for novel rotations between the training views but viewpoint dependence for novel rotations outside the training views. For humans, but not pigeons, viewpoint dependence was weakest in the 1-part condition. The authors discuss the results in terms of structural and multiple-view models of object recognition.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,077
Score d'incertitude au seuil0,333

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,047
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,318 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations22
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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