The effect of object features on target and identity localization in multiple identity tracking
Notice bibliographique
Résumé
It is debated whether multiple object tracking (MOT) and multiple identity tracking (MIT) involve distinct processes. In a standard MOT task, all items (targets and distractors) are identical while in a standard MIT task, all items are unique. Both tasks involve localization, although MOT only requires distinguishing targets from distractors (target localization) whereas MIT requires distinguishing targets from distractors as well as distinguishing targets from other targets (identity localization). To test whether the processes used in target localization and identity localization are the same, we used an MIT task with 16 unique items representing every combination of four colours and four shapes and manipulated target similarity: a variable that may have different effects on target localization and identity location. Specifically, distinguishing targets from distractors should be easier when targets share a feature that differentiates them from distractors (e.g., targets are red items) compared to when targets do not share any features with each other (e.g., targets are four different shapes with four different colours). In contrast, distinguishing targets from other targets should be more difficult when the targets are similar (e.g., targets are red items) than when they are dissimilar (e.g., targets are four different shapes with four different colours). Performance was assessed by prompting the participant to report the location of specific targets one at a time. Accuracy was scored in two ways: identity localization score – the percentage of reported objects that correctly matched the identity of the prompted target – and target localization score – the percentage of reported objects that were targets, regardless of the prompted target. If distinguishing between targets and distractors and distinguishing between targets and other targets rely on different operations, then there should be a greater advantage for target similarity in target localization compared to identity localization. Results supported this prediction.
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 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 | 0,003 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».