Manipulating and recognizing virtual objects: Where the action is.
Notice bibliographique
Résumé
In an earlier report (Harman, Humphrey, & Goodale, 1999), we demonstrated that observers who actively rotated three-dimensional novel objects on a computer screen later showed faster visual recognition of these objects than did observers who had passively viewed exactly the same sequence of images of these virtual objects. In Experiment 1 of the present study we showed that compared to passive viewing, active exploration of three-dimensional object structure led to faster performance on a "mental rotation" task involving the studied objects. In addition, we examined how much time observers concentrated on particular views during active exploration. As we found in the previous report, they spent most of their time looking at the "side" and "front" views ("plan" views) of the objects, rather than the three-quarter or intermediate views. This strong preference for the plan views of an object led us to examine the possibility in Experiment 2 that restricting the studied views in active exploration to either the plan views or the intermediate views would result in differential learning. We found that recognition of objects was faster after active exploration limited to plan views than after active exploration of intermediate views. Taken together, these experiments demonstrate (1) that active exploration facilitates learning of the three-dimensional structure of objects, and (2) that the superior performance following active exploration may be a direct result of the opportunity to spend more time on plan views of the object.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».