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Enregistrement W2569998601 · doi:10.1167/16.12.1106

Visual and numerical representations of dynamic systems

2016· article· en· W2569998601 sur OpenAlexaff
Yu Wang, Yu Luo, Alejandra Echeverri, Jiaying Zhao

Notice bibliographique

RevueJournal of Vision · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWater resources management and optimization
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInflowOutflowChartFlow (mathematics)Computer scienceMathematicsEnvironmental scienceSimulationMechanicsMeteorologyStatisticsGeometryPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Most natural systems are dynamic, involving a set of relationships among measurable quantities, where mathematical models describe how the quantities evolve over time. For example, water flow in the river and the number of fish in a lake both follow fixed mathematical rules. Thus, the challenge for the visual system is to integrate multiple sources of quantities over time to represent the overall changes in the system. Here we examine a dynamic system where an inflow tube is connected to a tank where objects enter. The tank is also connected to an outflow tube where objects leave. In Experiment 1, there were two conditions. In the visual condition, participants viewed objects flowing into and out of the tank in each trial, and estimated the net change of objects in the tank. In the numerical condition, participants viewed a chart showing the inflow rate of objects, a chart showing the outflow rate, and a chart showing the number of objects in the tank. Based on the charts, they estimated the net change of objects. There were three types of trials: depletion (inflow less than outflow), equilibrium (inflow = outflow), and replenishment (inflow greater than outflow). We found that estimation error of the net change was reliably lower in the visual condition than in the numerical condition. Estimation errors were greater in depletion and replenishment trials than in equilibrium trials. This pattern of results remained the same when participants could view only the inflow and outflow information (Experiment 2), or only the tank information (Experiment 3). The current findings suggest that visual representation is more veridical than the representation derived from only numerical information. The state of equilibrium produces a more accurate representation than the state of change. Finally, the visual system can form an efficient representation of the dynamic system based on partial information. Meeting abstract presented at VSS 2016

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)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0030,005
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,247 · 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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2016
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Résumé présentoui

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