Exploring the frame effect
Notice bibliographique
Résumé
Probes flashed within a moving frame are dramatically displaced (Özkan, Anstis, 't Hart, Wexler, & Cavanagh, 2021; Wong & Mack, 1981). The effect is much larger than that seen on static or moving probes (induced motion, Duncker, 1929; Wallach, Bacon, & Schulman, 1978). These flashed probes are often perceived with the separation they have in frame coordinates-a 100% effect (Özkan et al., 2021). Here, we explore this frame effect on flashed tests with several versions of the standard stimulus. We find that the frame effect holds for smoothly or abruptly displacing frames, even when the frame changed shape or orientation between the end points of its travel. The path could be nonlinear, even circular. The effect was driven by perceived not physical motion. When there were competing overlapping frames, the effect was determined by which frame was attended. There were a number of constraints that limited the effect. A static anchor near the flashes suppressed the effect but an extended static texture did not. If the probes were continuous rather than flashed, the effect was abolished. The observational reports of 30 online participants suggest that the frame effect is robust to many variations in its shape and path and leads to a perception of flashed tests in their locations relative to the frame as if the frame were stationary. Our results highlight the role of frame continuity and of the grouping of the flashes with the frame in generating the frame effect.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».