The forest, the trees, or both? Hierarchy and interactions between gist and object processing during perception of real-world scenes
Notice bibliographique
Résumé
The global-to-local theories of perception assume that the gist of a scene is computed early and automatically, whereas recognition of objects occurs at a later processing stage, requires attentional resources, and is primed by the representation of gist. To test these theoretical predictions, we investigated the processing hierarchy of gist- and object-recognition and their interaction in two experiments (total N = 60). Backward-masked images of real-world scenes were presented for a range of brief durations - between 8 ms and 100 ms, and participants performed either an object or a background classification task, in separate blocks. We report three main findings. First, scenes’ backgrounds were generally classified more accurately than foreground objects, but recognition of objects was boosted to the same level as backgrounds by cueing spatial attention to the exact object’s location. Second, backgrounds influence objects’ recognition, as objects presented within semantically incongruent backgrounds were classified less accurately. Third, objects influence background categorization, as backgrounds comprising incongruent objects were also classified less accurately. Therefore, the first two findings support the global-to-local theories, implying that gists are indeed more readily perceived than objects, probably at an earlier stage. Yet the latter finding that objects also influence gist recognition suggests a more parallel and interactive view of both processes than previously assumed.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».