Exploring the gist-based modulation of learning rate in visual search
Notice bibliographique
Résumé
Scene categorization is a rapid and automatic visual perceptual process, occurring with less than 100 milliseconds of exposure to a natural scene image. Why do humans have this exceptional ability to immediately, and efficiently, grasp gist information? One prominent theory (Torralba et al., 2006) suggests scene gist is rapidly perceived in order to guide exploration of our visual environment towards information-rich regions (e.g., countertops in a kitchen). Such gist-based guidance allows for efficient sampling of behaviourally relevant information contained within the visual scene. This semantic information has been shown to guide attention and visual search alongside bottom-up and top-down influences. Currently, there is little agreement about whether scene gist can be used to guide attention. Across three experiments, we test the hypothesis that rapidly available guidance signals from scene gist can be leveraged to learn new attentional strategies. All experiments were variations on the scene-preview paradigm (Castelhano & Heaven, 2010). After being presented with a preview containing a degree of information relevant to the search image, participants were instructed to find a target embedded in a naturalistic scene. Critically, target location was linked to scene gist, such that the target appeared in a consistent location determined by the scene’s conceptual category. The three experimental variants are as follows: 1) within-subject and pictorial search previews, 2) within-subject and semantic search previews, and 3) between-subjects and pictorial search previews. Across these experiments, we find evidence that activating gist with scene previews increases search efficiency. Preliminary computational analyses with a combined model of visual perception (VGG16) and category learning suggest this search benefit arises in a manner consistent with formal theories of skill acquisition. These findings are consistent with a flexible learning system that leverages scene gist information in novel ways to improve visual search efficiency.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».