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Enregistrement W2171629471 · doi:10.1098/rstb.2013.0207

Multisensory constraints on awareness

2014· review· en· W2171629471 sur OpenAlexaff
Ophélia Deroy, Yi‐Chuan Chen, Charles Spence

Notice bibliographique

RevuePhilosophical Transactions of the Royal Society B Biological Sciences · 2014
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMultisensory perception and integration
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesArts and Humanities Research Council
Mots-clésMultisensory integrationBinocular rivalryPerceptionPsychologyCognitive psychologyPerspective (graphical)Inattentional blindnessBackward maskingChange blindnessMasking (illustration)Visual perceptionCognitive scienceComputer scienceSensory systemNeuroscienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Given that multiple senses are often stimulated at the same time, perceptual awareness is most likely to take place in multisensory situations. However, theories of awareness are based on studies and models established for a single sense (mostly vision). Here, we consider the methodological and theoretical challenges raised by taking a multisensory perspective on perceptual awareness. First, we consider how well tasks designed to study unisensory awareness perform when used in multisensory settings, stressing that studies using binocular rivalry, bistable figure perception, continuous flash suppression, the attentional blink, repetition blindness and backward masking can demonstrate multisensory influences on unisensory awareness, but fall short of tackling multisensory awareness directly. Studies interested in the latter phenomenon rely on a method of subjective contrast and can, at best, delineate conditions under which individuals report experiencing a multisensory object or two unisensory objects. As there is not a perfect match between these conditions and those in which multisensory integration and binding occur, the link between awareness and binding advocated for visual information processing needs to be revised for multisensory cases. These challenges point at the need to question the very idea of multisensory awareness.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0010,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,267
Tête enseignante GPT0,430
Écart entre enseignants0,162 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations79
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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