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Enregistrement W4205504912 · doi:10.47691/joi.v3.7916

The reverse motion illusion in random dot motion displays and implications for understanding development

2022· article· en· W4205504912 sur OpenAlexaff
Catherine Manning, Kimberly Meier, Deborah Giaschi

Notice bibliographique

RevueJournal of Illusion · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueVisual perception and processing mechanisms
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesWellcome Trust
Mots-clésPerceptIllusionMotion (physics)UndersamplingPerceptionMotion perceptionOptical illusionComputer sciencePsychologyKinetic depth effectCognitive psychologyComputer visionArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Across two independent developmental labs, we have been puzzled by the observation that a small proportion of our child and adult participants consistently report perceiving motion in the direction opposite to that presented in random-dot motion displays, sometimes even when the motion is at 100% coherence. In this review, we first draw together existing reports of misperceptions of motion direction in random dot displays across observers in a small percentage of trials, before reporting evidence of consistent reverse motion perception in a minority of observers, including previously unreported observations from our own studies of visual development. We consider possible explanations for this reverse motion illusion, including motion induction, motion energy, correspondence noise and spatial undersampling. However, more work is required to understand the individual differences relating to this percept. We suggest that errors in perceived motion direction are likely to be more widespread than can be currently gleaned from the literature and explain why systematic study is needed, especially in children. Finally, we list some remaining open questions and call for collaborative efforts to document this phenomenon and stimulate future investigation.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,776
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,109
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,222 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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