RF shape channels: The processing of compound Radial Frequency patterns.
Notice bibliographique
Résumé
Radial Frequency (RF) patterns are quasi-circular contours that are frequently used to investigate intermediate stages of shape processing. Combinations of RF patterns have been used to construct more complex shapes such as head contours. Previous studies have suggested that complex shapes may be encoded by multiple, narrowly-tuned RF shape channels. The aim of this study was to test the hypothesis that complex shape processing may be based on multiple, independent RF channels and to demonstrate the limitations such shape descriptors. Thresholds were determined for detection (circle vs. RF compound) and discrimination (RF compound vs. RF compound) of various weighted combinations (symmetrical and asymmetrical) of two RF components (RF3&RF5 RF3&RF8 RF4&RF7). If both RF components were processed by a common broadband channel, one would expect a substantial increase in sensitivity as the information from both components would be summed within the same channel (additive summation: AS). If the two components were processed independently by separate channels, one would expect only a slight increase in sensitivity for the compound compared to the components (probability summation: PS). The data were analyzed by a model for probability (PS) and additive summation (AS) under Signal Detection Theory (Kingdom, Baldwin & Schmidtmann, Journal of Vision, 15(5):1). Results show that summation of information from different RF components is consistent with AS. This suggest that the shapes tested here are processed by a broadly tuned mechanism. In addition, we demonstrate the mathematical limitations of RF patterns which make them an unlikely candidate for universal shape descriptors. Meeting abstract presented at VSS 2017
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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 | 0,000 |
| 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 ».