Timescale Invariance in the Pacemaker-Accumulator Family of Timing Models
Notice bibliographique
Résumé
Pacemaker-accumulator (PA) systems have been the most popular kind of timing model in the half-century since their introduction by Treisman (1963). Many alternative timing models have been designed predicated on different assumptions, though the dominant PA model during this period — Gibbon and Church’s Scalar Expectancy Theory (SET) — invokes most of them. As in Treisman, SET’s implementation assumes a fixed-rate clock-pulse generator and encodes durations by storing average pulse counts; unlike Treisman’s model, SET’s decision process invokes Weber’s law of magnitude-comparison to account for timescale-invariant temporal precision in animal behavior. This is one way to deal with the ‘Poisson timing’ issue, in which relative temporal precision increases for longer durations, contrafactually, in a simplified version of Treisman’s model. First, we review the fact that this problem does not afflict Treisman’s model itself due to a key assumption not shared by SET. Second, we develop a contrasting PA model, an extension of Killeen and Fetterman’s Behavioral Theory of Timing that accumulates Poisson pulses up to a fixed criterion level, with pulse rates adapting to time different intervals. Like Treisman’s model, this time-adaptive, opponent Poisson, drift–diffusion model accounts for timescale invariance without first assuming Weber’s law. It also makes new predictions about response times and learning speed and connects interval timing to the popular drift–diffusion model of perceptual decision making. With at least three different routes to timescale invariance, the PA model family can provide a more compelling account of timed behavior than may be generally appreciated.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».