Can change detection succeed when change localization fails?
Notice bibliographique
Résumé
Statistical summary representations (SSRs) are thought to be computed by the visual system to provide a rapid summary of the properties of sets of similar objects. Recently, it has been suggested that a change in the statistical properties of a set can be identified even when changes to the individual items comprising the set cannot. Haberman and Whitney (2011) showed that subjects were correctly able to report which of 2 consecutively presented sets of faces was, on average, happier, even when participants were unable to localize any of the items contributing to this change. In this article, we revisit this conclusion and suggest that the results supporting it may be an artifact of the paradigm used. In 4 experiments, we find little evidence to suggest that subjects can reliably detect a change in the average size or emotion of an array of faces when they are unable to localize changes to individual items. The results are well accounted for by assuming that observers are selectively attending to individual items and then inferring the direction of the overall change based on the behavior of the attended items. We suggest that this occurs because change localization requires focused attention to individual items, impeding calculation of SSRs, which requires global attention to the entire set. We conclude that there is currently little evidence that SSRs can facilitate change detection when individual change localization fails. (PsycInfo Database Record (c) 2020 APA, all rights reserved).
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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 | 0,011 | 0,158 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,003 |
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 ».