Orientation tuning of curvature adaptation reveals both curvature-polarity-selective and non-selective mechanisms
Notice bibliographique
Résumé
We have used a curvature after-effect, or CAE, to explore whether curvature detectors are tuned for the overall orientation of a curve. CAEs were measured for half-cycle cosine-shaped contours as a function of adaptor contour orientation for a fixed test contour orientation. CAEs (i) were greatest when the adaptor and test contours had the same orientation, (ii) decreased rapidly as the orientation of the adapting contours rotated away from the test, the data being well fit by a Gaussian function with a standard deviation of 16 degrees , (iii) increased again to a secondary peak when the adapting contours were rotated 180 degrees relative to the test. Control experiments showed that the shape of the curvature-orientation tuning function could not be explained by local orientation adaptation, and that instead curvature encoding mechanisms are tuned for orientation. The secondary peak in the CAE at 180 degrees is argued to be inconsistent with curvature opponency and instead a result of the combination of polarity-selective and polarity-non-selective curvature mechanisms. The results are discussed in relation to recent psychophysical and physiological models of form processing and the possible significance of the findings with regard to symmetry processing.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».