Components of the curveball illusion: Independent contributions of carrier and envelope
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: The curveball illusion (Shapiro et al., 2008) demonstrates a failure of the peripheral visual field to integrate motions without loss of location information. We were interested in examining how the two motion components independently influence the illusion strength across the visual field. Methods: We used a linear version of the illusion, with a starting point 9 deg horizontally to the right of fixation and apparent trajectories in the combinations of up/down and left/right directions. In each case, the speed of the carrier motion or that of the envelope motion was varied. Illusion strength was measured in terms of the perceived angle of the trajectory with respect to vertical. Illusion strength was also measured for the right/up direction for horizontal eccentricities from fixation (0 deg) to 15 deg for both speed variations. Results: Illusion strength was logarithmically related to speed for each component, and this relationship was very similar in all quadrants. Illusion strength also increased logarithmically over the whole range of eccentricities, with no illusion for any speed at fixation. Already at the smallest eccentricity (1 deg) there was a sizable illusion that varied with speed. Illusion strength saturated at around 15 deg eccentricity. Conclusion: The curveball illusion is well-described in terms of the component motion speeds. With constant stimulus size, illusion strength increases sharply and then saturates with increasing eccentricity. Thus, loss of location information occurs across the whole visual field, except in the very center. Shapiro A. et al. (2008). Meeting of Society of Neuroscience.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».