Different symmetries, different mechanisms
Notice bibliographique
Résumé
We compared the detection of three different types of symmetry in a visual search paradigm: (i) mirror symmetry, i.e., reflection around a vertical axis, (ii) radial symmetry, i.e., rotations around a centre, and (iii) translational symmetry, i.e., horizontally shifted repetitions. Observers located a single patch containing symmetric dots among varying numbers of distractor patches containing random dots. We used a blocked present/absent protocol and recorded both search times and accuracy. Search times for mirror- and radial-symmetry increased significantly with the number of distractors, but with the translational patterns search slopes were close to zero. Fourier analysis revealed that, as with images of natural scenes, the structural information in both mirror- and radial-symmetric patterns is carried by the phase spectrum. For translational patterns on the other hand the structural information is carried by the amplitude spectrum, consistent with previous analyses of perfectly regular dot patterns. Further analysis revealed that while the mirror and radial patterns produced an approximately Gaussian shaped energy response profile as a function of spatial frequency, the translational pattern profiles contained a distinctive spike, whose magnitude corresponded to the number of repeating sectors. We hence propose distinct mechanisms for the detection of different types of symmetry. A mechanism that utilises phase information, i.e., the spatial relationships among the dots, used to detect the mirror- and radial-symmetric patterns. On the other hand a pre-attentive mechanism that utilises amplitude information, for example the pattern of energy across spatial frequency, is responsible for the detection of translational symmetry and explains why translational symmetry is a pop-out feature. Meeting abstract presented at VSS 2018
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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.
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 ».