Notice bibliographique
Résumé
The existence of a second-order motion system distinct from both the first-order and feature tracking motion systems remains controversial even though many consider it well established. In the present study, the texture contribution to motion was measured within and beyond the spatial acuity of attention by presenting the stimuli in the near periphery where the spatial resolution of attention is low. The logic was that when moving elements are too close one to another for attention to individually select them (i.e., crowding), it is not possible to track them. To test the existence of a dedicated second-order motion system, the texture contribution to motion was measured when neutralizing both the feature tracking motion system and the contribution of the first-order motion system due to preprocessing nonlinearities introducing residual distortion products. When the contribution of distortion products was not neutralized, texture substantially contributed to motion for spatial frequencies within and beyond the spatial acuity of attention. When neutralizing the contribution of distortion products, texture substantially contributed to motion for spatial frequencies within the spatial acuity of attention, but not for spatial frequencies beyond the spatial acuity of attention. We conclude that there is no dedicated second-order motion system; the texture contribution to motion is mediated solely by the first-order (due to residual distortion products) and feature tracking (at frequencies within spatiotemporal acuity of attention) motion systems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».