Mechanism independence for texture-modulation detection is consistent with a filter-rectify-filter mechanism
Notice bibliographique
Résumé
The ability of the visual system to detect stimuli that vary along dimensions other than luminance or color--"second-order" stimuli--has been of considerable interest in recent years. An important unresolved issue is whether different types of second-order stimuli are detected by a single, all purpose, mechanism, or by mechanisms that are specific to stimulus type. Using a conventional psychophysical paradigm, we show that for a class of second-order stimuli--textures sinusoidally modulated in orientation (OM), spatial frequency (FM), and contrast (CM)--the human visual system employs mechanisms that are selective to stimulus type. Whereas the addition of a subthreshold mask to a test pattern of the same stimulus type was found to facilitate the detection of the test, no facilitation was observed when mask and test were of different types, suggesting mechanism independence for the different types of stimulus. This finding raises the important question of whether mechanism independence is compatible with the well-known filter-rectify-filter (FRF) model of second-order stimulus detection, since FRF mechanisms, in principle, do not discriminate between stimulus types. We show that for all mask/test combinations except those with CM masks, the FRF mechanism giving the largest response to the test modulation is largely unaffected by subthreshold levels of a different stimulus-type mask. For this reason, we cannot rule out the possibility that FRF mechanisms mediate the detection of our stimuli. For combinations involving CM masks, however, we propose that a process of contrast normalization renders the test stimulus insensitive to the mask stimulus.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».