Notice bibliographique
Résumé
The present study examined how we recognize real‐world scenes. Previous studies suggested that, in a single glance, we could extract enough information from a visual scene to understand a scene’s category (e.g., kitchen, living room, bedroom). However, it is yet unclear what type of visual information leads to this understanding. The experiment investigated whether global information from the whole scene or local information from individual objects is critical. Global information refers to large‐scale, immovable structures in the background of a scene (e.g. kitchen cabinets). Local information refers to smaller‐scale, movable objects in the foreground of a scene (e.g. kitchen table). Participants were briefly presented with a scene in which the set of foreground objects belonged to one scene type, and the background belonged to another scene type. After the presentation of the scene, a name of the target object that was consistent with either the background (e.g. blender in kitchen) or consistent with the background (e.g. coffee table) was presented. Participants decided whether the target object is likely to appear in the scene. If local foreground information was initially used to activate scene gist, there should be a higher response rate towards the foreground‐consistent target. If global background information was initially used, there should be a higher response rate towards the background‐consistent target. Preliminary results suggest that participants used the foreground‐consistent target objects more often. This suggests that we may initially use local information to understand scenes.
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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 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».