How Simultaneous is the Perception of Binocular Depth and Rivalry in Plaid Stimuli?
Notice bibliographique
Résumé
Psychophysical experiments have demonstrated that it is possible to perceive both binocular depth and rivalry in plaids (Buckthought and Wilson 2007, Vision Research47 2543-2556). In a recent study, we investigated the neural substrates for depth and rivalry processing with these plaid patterns, when either a depth or rivalry task was performed (Buckthought and Mendola 2011, Journal of Vision11 1-15). However, the extent to which perception of the two stimulus aspects was truly simultaneous remained somewhat unclear. In the present study, we introduced a new task in which subjects were instructed to perform both depth and rivalry tasks concurrently. Subjects were clearly able to perform both tasks at the same time, but with a modest, symmetric drop in performance when compared to either task carried out alone. Subjects were also able to raise performance levels for either task by performing it with a higher priority, with a decline in performance for the other task. The symmetric declines in performance are consistent with the interpretation that the two tasks are equally demanding of attention (Braun and Julesz 1998, Perception & Psychophysics60 1-23). The results demonstrate the impressive combination of binocular features that supports coincident depth and rivalry in surface perception, within the constraints of presumed orientation and spatial frequency channels.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».