Isolating the top-down component of perceptual learning
Notice bibliographique
Résumé
Perceptual learning (i.e. an improvement in performance in a perceptual task following practice) is known to be driven by low-level, “bottom-up” processes (e.g. Crist, Li & Gilbert, 2001; Gold, Bennett & Sekuler, 1999, Karni & Sagi, 1991). It has even been shown to occur in the absence of high-level, presumably “top-down” factors such as awareness (Watanabe, Nañez & Sasaki, 2001, 2002). Several experiments, however, suggest that “top-down” processes can modulate perceptual learning to a certain extent (e.g. Shiu & Pashler, 1992; Ahissar & Hochstein, 1993; Ito, Westheimer & Gilbert, 1998). Last year, we tried to isolate “top-down” processes in perceptual learning; unfortunately, the results of our experiment were ambiguous (Dupuis-Roy & Gosselin, 2003). Here, we report a better experiment based on the same logic. Four participants were submitted to 36 sessions of testing over a period of about two months. A session consisted in 250 trials; in addition, two 1/f2 target textures (T1 and T2) were presented twice per session (exposure to T1 and T2 was identical and minimal). On each trial, subjects had to indicate which one of two white Gaussian noise fields was more similar to either T1 or T2. Trials thus contained no “bottom-up” signal (Gosselin & Schyns, 2003). Crucially, the experiment comprised 24 times more T1- than T2-trials. The only difference between T1- and T2-trials was thus “top-down” practice. We compared the percentage of agreement between our human observers and an ideal observer over the logarithm of blocks of 10 successive trials. The slope of the best linear fit is significantly (p < .01) greater for T1 (R2 = 8.69%, slope = .0145) than for T2 (R2 = 5.98%, slope = −.0148). Therefore, perceptual learning can occur in the absence of “bottom-up” signal.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,005 | 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 ».