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Enregistrement W2597481736 · doi:10.1111/cogs.12490

Cultural Differences in Visual Search for Geometric Figures

2017· article· en· W2597481736 sur OpenAlex
Yoshiyuki Ueda, Lei Chen, Jonathon Kopecky, Emily S. Cramer, Ronald A. Rensink, David E. Meyer, Shinobu Kitayama, Jun Saiki

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueCognitive Science · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSpatial Cognition and Navigation
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesJapan Society for the Promotion of ScienceNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésVisual searchComputer sciencePsychologyArtificial intelligenceMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

While some studies suggest cultural differences in visual processing, others do not, possibly because the complexity of their tasks draws upon high-level factors that could obscure such effects. To control for this, we examined cultural differences in visual search for geometric figures, a relatively simple task for which the underlying mechanisms are reasonably well known. We replicated earlier results showing that North Americans had a reliable search asymmetry for line length: Search for long among short lines was faster than vice versa. In contrast, Japanese participants showed no asymmetry. This difference did not appear to be affected by stimulus density. Other kinds of stimuli resulted in other patterns of asymmetry differences, suggesting that these are not due to factors such as analytic/holistic processing but are based instead on the target-detection process. In particular, our results indicate that at least some cultural differences reflect different ways of processing early-level features, possibly in response to environmental factors.

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.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,707
Score d'incertitude au seuil0,270

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,072
Tête enseignante GPT0,366
Écart entre enseignants0,294 · 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