Perceived depth modulates perceptual resolution
Notice bibliographique
Résumé
Humans constantly use depth information to support perceptual decisions about object size and location in space, as well as planning and executing actions. It was recently reported that perceived depth modulates perceptual performance even when depth information is not relevant to the task, with faster shape discrimination for objects perceived as being close to the observer. However, it is yet to be determined if the observed “close advantage” reflects differences in psychophysical sensitivity or response bias. Moreover, it is unclear whether this advantage is generalizable to other viewing situations and tasks. To address these outstanding issues, we evaluated whether visual resolution is modulated by perceived depth defined by 2D pictorial cues. In a series of experiments, we used the method of constant stimuli to measure the precision of perceptual judgements for stimuli positioned at different perceived distances. In Experiment 1, we found that size discrimination was more precise when the object was perceived to be closer to the observers. Experiments 2a and 2b extended this finding to a visual property orthogonal to depth information, by showing superior orientation discrimination for “close” objects. Finally, Experiment 3 demonstrated that the close advantage also occurs when performing high-level perceptual tasks such as face perception. Taken together, our results provide novel evidence that the perceived depth of an object, as defined by pictorial cues, modulates the precision of visual processing for close objects.
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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 | 0,005 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».