Grasping real-world objects along ambiguous dimensions is not biased by ensemble perception
Notice bibliographique
Résumé
The visual system extracts summary representations of visually similar objects which can bias the perception of individual objects towards the ensemble average. The visual system also plays a dominant role in guiding action, which has been shown to resist the illusion-inducing backgrounds of classic pictorial illusions. These findings suggest that actions resist ensemble-based biases of visual scenes, in support of the view that different visual systems underlie scene perception and visually-guided action. Here we test whether ensemble statistics can influence visually-guided action when the target object’s orientation, a crucial object feature for planning the hand’s grasp posture, is visually ambiguous. To do this, we recorded the hand kinematics and electromyographic activity of ten participants who reached-out to grasp a circular 3D target that was placed in a background ensemble of 3D ellipses. Importantly, the average orientation and size of the ensemble was systematically varied (counter-clockwise vs. clockwise; small vs. large) across trials, with the prediction that ensemble statistics may affect grasping towards ambiguous (orientation) but not unambiguous (size) visual information. As a perceptual control, participants performed, in a separate block of trials, a manual-adjustment task in which they estimated the average size and average orientation of the ensemble displays. A univariate analysis using the kinematic data showed that neither the maximum grip aperture nor grasp orientation were biased by the average size and orientation of the ensemble displays, respectively, despite both summary statistics biasing their respective perceptual measures in the explicit estimation tasks. Furthermore, support vector machine classification of ensemble statistics achieved above-chance classification accuracy when trained on kinematic and electromyographic data from the perceptual but not grasping conditions, supporting our univariate findings. These results suggest that even along ambiguous grasping dimensions, visually guided behaviors towards real-world objects are not strongly biased by ensemble processing.
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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 | 0,001 | 0,007 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».