Adapted use of audiovisual information for person and object recognition in people with one eye
Notice bibliographique
Résumé
The ability to identify people is essential for everyday social interactions. It can be quickly achieved based on identity information from cues such as a person's face and the sound of their voice. We asked how people with one eye, who have reduced visual input and altered auditory (Hoover, Harris & Steeves, 2012, EBR) and audiovisual processing (Moro & Steeves, 2011, EBR), will use face and voice information for person identity recognition. We investigated person (face and voice) and object (car and horn) identity recognition using an old/new paradigm. Participants were presented with pairs of faces and voices (Experiment 1), as well as, cars and horns (Experiment 2) and were asked to remember the identity pairings. Recognition of visual, auditory and audiovisual (congruent and incongruent pairings) identities in people with one eye were similar to binocular and monocular viewing controls. However, unlike controls, the addition of auditory information facilitated bimodal identity recognition for people with one eye but not controls. The addition of visual information facilitated bimodal object identity recognition but not bimodal person recognition for people with one eye, while controls show the opposite pattern. Binocular viewing controls had better sensitivity for congruent compared to incongruent audiovisual pairings indicating that they based their person and object recognition according to their dominant modality (vision), whereas people with one eye did not. These results indicate that people with one eye may have adaptive strategies, such as not relying on vision as the dominant modality in order to perform similarly to controls. Changes in underlying neural structure and connectivity may provide the compensatory mechanism for the loss of binocular visual input. Meeting abstract presented at VSS 2016
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».