Attentional Selection of Multiple Correlation Ensembles
Notice bibliographique
Résumé
Our visual system rapidly extracts ensembles to help us understand our environment (Haberman & Whitney, 2012). However, it is not yet understood how multiple ensemble dimensions are used, or how attention can select one ensemble over another. As a first step, we investigated feature selection in attention for multi-dimensional ensembles. Specifically, we examined whether increasing featural differences, which aids perceptual grouping (Moore & Egeth, 1997), would boost selectivity for one ensemble over another. The perception of correlation in scatterplots appears to be an ensemble process (Rensink, 2017), and adding an irrelevant set of data points causes interference (Elliott & Rensink, VSS 2016; 2017). To investigate this more thoroughly, observers performed a correlation discrimination task for scatterplots containing both a "target" ensemble and an irrelevant "distractor" ensemble (Elliott & Rensink, VSS 2017) where target ensembles were distinguished by the color, shape, or color and shape combinations of their elements. Both tasks used ΔE from Szafir (2017) to create a precise experimental color space that takes into account stimulus area and mark type. Distractor colors varied in equal perceptual steps along three axes: luminance, chroma, and hue, which allowed us to investigate whether individual color dimensions influenced selection. Surprisingly, performance was equally good for targets defined by differences in single features and differences in two features. These results indicate that increasing feature differences between the two ensembles does not boost discrimination performance. Moreover, contrary to work by Nagy & Sanchez (1990) on hue differences in visual search, ensemble selection was equally effective along all three color dimensions in the task. And even very small differences along any color dimension were sufficient to facilitate ensemble selection. Meeting abstract presented at VSS 2018
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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) | 0,005 | 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 ».