Further Evidence that Probability Density Shape is a Proxy for Correlation
Notice bibliographique
Résumé
Previous work demonstrated a discrimination performance cost for selecting “target” correlation populations among irrelevant “distractor” populations in two-class scatterplots (Elliott, 2016). This cost cannot be eliminated by increasing featural differences, e.g., color, between the dots in the two populations (Elliott & Rensink, VSS 2018). These findings do not agree with predictions from feature-based attention models (Wolfe, 1994), motivating us to investigate whether feature information can in fact be used to select target correlation populations. Observers performed a correlation discrimination task for scatterplots containing a target and a distractor population. Both populations had the same mean, standard deviation, color, and number of dots; the resulting two-class plots were distinguished by the correlation of the target population only. In the first of two counterbalanced conditions, targets were more correlated than the distractors; in the second, they were less. Results showed that observers can successfully discriminate two-class plots based on the correlation of their target populations. Increased JNDs were found when targets had higher correlations than distractors, replicating the results of Elliott (2016); however, there was no cost for targets with lower correlations. This asymmetry supports the proposal (Rensink, 2017) that estimation of correlation in scatterplots is based on the width of the probability density function corresponding to the dot cloud; for a two-class plot this appears to be a single density function dominated by the width of the lower-correlation (and thus wider) population. In addition, there is a resistance to feature selection: performance is the same regardless of the difference in features between target and distractor populations. This suggests that a two-class scatterplot is coded as a single ensemble, with observers unable to select items based on the value of their features because ensemble structure is prioritized over item-level feature information (Brady & Alvarez, 2011).
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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 | 0,003 | 0,005 |
| 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) | 0,000 | 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 ».