MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2277196398 · doi:10.1017/cbo9781139058544.007

Embodied and Embedded: The Dynamics of Extracting Perceptual Visual Invariants

2008· book-chapter· en· W2277196398 sur OpenAlexaff
Patrice Renaud, Sylvain Chartier, Guillaume Albert

Notice bibliographique

RevueCambridge University Press eBooks · 2008
Typebook-chapter
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueNeural Networks and Applications
Établissements canadiensUniversity of OttawaUniversité du Québec en Outaouais
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEmbodied cognitionPerceptionDynamics (music)Computer scienceCognitive scienceCommunicationArtificial intelligenceComputer visionPsychologyNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Perception provides well-adapted organisms with the vital links they must establish between themselves and their environment. To do this, perception must simultaneously supply stable and reliable reference points about what the environment provides at the behavioral level and allow great flexibility in capturing information. Ideally, perception must be the agent of this compromise between stability and lability at any given time and place, in accordance with the transitory behavioral objectives that organisms target. The complexity and unpredictability of the act of perception, as well as the effect of continuity experienced at the phenomenal level, result from the interplay of these constraints. In this chapter, we present theories and a methodology to probe into the dynamics of perceptual–motor processes as they bear the emergence of perceptual constancy.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,987
Score d'incertitude au seuil0,827

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,191 · 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 tête enseignante, 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
GenreAutre

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

En bref

Citations10
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCambridge University Press eBooksMême sujetNeural Networks and ApplicationsTravaux en français237 207