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Enregistrement W4256087593 · doi:10.1167/13.9.718

Convexity as a Cue to Figure-Ground Segmentation in Children

2013· article· en· W4256087593 sur OpenAlexaff
M. Slugocki, D. Maurer, M. A. Peterson, T. L. Lewis

Notice bibliographique

RevueJournal of Vision · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueVisual perception and processing mechanisms
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConvexityContext (archaeology)Regular polygonLuminanceSegmentationAge groupsTask (project management)MathematicsPsychologyAudiologyDemographyGeometryArtificial intelligenceComputer scienceGeographyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Adults are more likely to perceive as figures regions that are bound by convex rather than concave contours, a likelihood that increases with the number of regions displayed, revealing an effect of context (Peterson & Salvagio, 2008). To test the development of this convexity bias and the effect of context, we examined the strength of convexity as a figural cue in 5-year-olds and adults (n=24/age). Participants were shown computer displays composed of alternating convex and concave regions that differed in luminance (black or white). Displays consisted of two or eight regions. The task on each trial was to identify the colour of the figure. Both 5-year-olds and adults identified the convex regions more often as a figure for displays containing eight alternating regions than for displays containing only two regions (p <.01), suggesting an effect of context. No difference was observed between age groups (p > .10). To further explore the development of these effects throughout early childhood and to verify that our previous results were reliable, we conducted a follow-up study examining the strength of convexity in 3-year-olds, 5-year-olds, and adults (n=12/age). Instead of a computer monitor, stimuli were presented on laminated cards to make the task more appropriate for the 3-year-olds. Displays comprised four or eight regions. All age groups identified the convex regions as a figure more often for displays containing eight regions (90%) compared to displays containing only four regions (81%, p <.01). There was no significant difference in the proportion of trials on which the convex regions were identified as the figure across the three ages (p > .10). Under the current testing conditions, the strength of convexity as a figural cue when performing figure-ground judgments and the effect of context on these judgments appear to be adult-like by 3 years of age. Meeting abstract presented at VSS 2013

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,357
Écart entre enseignants0,322 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2013
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