The Role of Feature Tracking in the Furrow Illusion
Notice bibliographique
Résumé
In the furrow illusion (Anstis, 2012), the perceived path of a moving target follows the veridical path orientation when viewed foveally, but follows the orientation of the texture when viewed peripherally. These radically different motion percepts depending on whether the stimulus is viewed foveally or peripherally has led Anstis to conclude that the furrow illusion reveals "profound differences in the way that the periphery and fovea process visual motion." In the current study, we rather argue that the different percepts can be explained by reduced position acuity with eccentricity and therefore do not imply different ways of processing motion per se. If feature tracking, which is position-based, is involved in the perception of the veridical motion direction, then impairing the feature tracking motion system should strengthen the illusion. To reduce contribution of the feature tracking motion system, we used a crowding paradigm consisting in presenting many nearby targets. We found that under crowding conditions, the furrow illusion was stronger. We conclude that feature tracking was involved in the perception of the veridical motion direction, which is compatible with the hypothesis that the different motion percepts at fixation and in the periphery are due to a reduced position acuity with eccentricity affecting feature tracking, not to different ways of processing motion per se.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».