Examining the effect of regularity learning on object-substitution masking
Notice bibliographique
Résumé
The recurrent processing theory proposes that cortical feedback mechanisms serve to match perceptual hypotheses with incoming visual information. Behaviorally, this recurrent processing can be studied using object-substitution masking (OSM: Di Lollo & Enns, 1998; Di Lollo, Enns & Rensink, 2000). Typically, OSM is generated by presenting observers with a brief visual display in which a target is surrounded by four dots (the mask) and observers make a perceptual judgement about the target. The common finding is that accuracy is worse when the mask remains on for 50-100 ms after the target than when the mask either disappears with the target or remains on for longer periods of time. This decline in accuracy (i.e., the OSM effect) is taken as evidence for a recurrent processing mechanism that substitutes the target representation with the trailing mask representation. It is known that OSM can be weakened by manipulations that encourage segmentation of the target from the mask, such as spatial precuing, focal attention, and relational cues. Statistical learning can also produce segmentation effects, spatial cuing, and shifts in attention, suggesting that regularity learning may also be capable of guiding perceptual hypotheses during recurrent processing. Thus, in two experiments, we investigated whether statistical learning could alter object-substitution masking. The first was an online experiment in which we found a typical OSM effect using novel shape stimuli. In the second experiment, we introduced a probabilistic relationship between adjacent shapes. We found that regularity learning weakened the masking effect, in line with the proposal that statistical learning refines perceptual hypotheses via an implicit prediction mechanism.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».