Notice bibliographique
Résumé
The visual system is efficient at detecting regularities in the environment. When two objects reliably co-occur, changes in one object are automatically transferred to its co-occurring partner. It is unknown how such updating can transpire across categorical boundaries. In Experiment 1, participants viewed a random temporal stream of objects, which came from two distinct categories based on texture (i.e., objects in Category A had stripes vs. objects in Category B had dots). Each object had a unique shape. After exposure, one object in Category A (e.g., A1) increased in size, and participants recalled the size of another object in the same category (e.g., A2) or in the different category (e.g., B1). We found that objects in the same category were recalled to be reliably larger than objects in the different category, suggesting that changes in one object are more likely to be transferred to another in the same category than in an object in a different category. To elucidate if the cross-category transfer can be facilitated by statistical regularities, we conducted Experiment 2, where participants viewed the same objects, except now objects in the two categories were temporally paired (i.e., A1 reliably appeared before B1). After exposure, one object in Category A (e.g., A1) increased in size, and participants recalled the size of the cross-category paired partner (B1), the within-category random object (A2), or cross-category random object (B2). We found that the within-category object (A2) was recalled to be reliably larger than any cross-category object (B1 or B2). This suggests that changes in one object were more strongly transferred to other objects in the same category any objects of a different category, regardless of statistical regularities. These results reveal a within-category advantage of updating of feature changes, that they are more readily transferred within the same category than across categories. Meeting abstract presented at VSS 2017
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 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 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».