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Notice bibliographique
Résumé
Classification images (CIs) can reveal observers' strategies in a variety of visual tasks. However, one weakness of the CI method is that many trials are needed to obtain stable data (e.g., 10,000 trials for 128 × 128 face images in Sekuer etal., 2004). We examined whether CIs can be obtained with fewer trials, thereby making it possible to use the method with clinical populations. Because the number of required trials roughly increases with the number of independent pixels, we reduced the number of pixels in our stimuli while maintaining overall stimulus size. We used the same upright faces and task used by Sekuler et al. (2004). However, instead of presenting the entire face, one pixel in each 2 × 2 region was randomly sampled, and the remaining pixels in that region were set to zero contrast. With these sampled faces, we obtained CIs from six typical and two autistic observers. After 1,450 trials, sums of squares (SS) were calculated from each CI by squaring each value and summing across the entire face. To examine the structure in more detail, CIs were filtered with a 10×10 convolution kernel, and SS values were calculated for seven regions: the forehead, nose, mouth, and the left and right eyes and cheeks. Permutation tests showed that SS values from the left and/or right eyes were significantly greater than chance levels for all observers. Additionally, the SS value from the forehead was statistically significant in one normal and one autistic observer. In conclusion, we successfully obtained face CIs for normal and autistic observers in relatively few trials. Moreover, the results with sampled faces are qualitatively similar to those obtained with normal faces. We currently are testing more autistic observers to determine how face-processing is affected by autism.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,037 | 0,014 |
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 ».