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Enregistrement W2128344844 · doi:10.1037/a0037524

Peripheral guidance in scenes: The interaction of scene context and object content.

2014· article· en· W2128344844 sur OpenAlexafffund
Effie J. Pereira, Monica S. Castelhano

Notice bibliographique

RevueJournal of Experimental Psychology Human Perception & Performance · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueVisual Attention and Saliency Detection
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesOntario Ministry of Research and InnovationNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaQueen's University
Mots-clésObject (grammar)Context (archaeology)Computer scienceGazeTask (project management)Computer visionArtificial intelligenceInformation retrievalHuman–computer interactionGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the present study, we examined how gaze guidance is affected by immediately available information in the periphery and investigated how search strategies differed across manipulations in the availability of scene context and object content information. Across 3 experiments, participants performed a visual search task in scenes while using a gaze-contingent moving-window paradigm. Extrafoveal information was manipulated across conditions to examine the contributions of object content, scene context, or some combination of the two. Experiment 1 demonstrated a possible interaction between scene context and object content information in improving guidance. Experiments 2 and 3 supported the notion that object content is selected for further scrutiny based on its position within scene context. These results suggest a prioritization of object information based on scene context, such that contextual information acts as a framework in the selection of relevant regions, and object information can then affect which specific locations in those regions are selected for further examination.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,004
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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,310 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations40
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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