Probability, not linear summation, mediates the detection of concentric orientation-defined textures
Notice bibliographique
Résumé
Previous studies investigating signal integration in circular Glass patterns have concluded that the information in these patterns is linearly summed across the entire display for detection. Here we test whether an alternative form of summation, probability summation (PS), modeled under the assumptions of Signal Detection Theory (SDT), can be rejected as a model of Glass pattern detection. PS under SDT alone predicts that the exponent β of the Quick- (or Weibull-) fitted psychometric function should decrease with increasing signal area. We measured spatial integration in circular, radial, spiral, and parallel Glass patterns, as well as comparable patterns composed of Gabors instead of dot pairs. We measured the signal-to-noise ratio required for detection as a function of the size of the area containing signal, with the remaining area containing dot-pair or Gabor-orientation noise. Contrary to some previous studies, we found that the strength of summation never reached values close to linear summation for any stimuli. More importantly, the exponent β systematically decreased with signal area, as predicted by PS under SDT. We applied a model for PS under SDT and found that it gave a good account of the data. We conclude that probability summation is the most likely basis for the detection of circular, radial, spiral, and parallel orientation-defined textures.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».