Familiar objects affect size and distance judgements differently when viewing an object in a 2D
Notice bibliographique
Résumé
The invariable relationship between the absolute distance of an object and its retinal size is widely known and people use this for their size and distance perception in the 3D world. Familiar objects of known size can help size/distance perception. But often we experience the 3D world through 2D images such as pictures or television. In this study, we tested whether images of familiar objects can improve people’s perception of an object’s size and distance in a 2D scene. In a series of online experiments run on Pavlovia, participants viewed a target black rectangle representing their smartphone rendered within a 2D scene. They either positioned it in the scene at the distance they thought was correct based on its size (P/S task), or made the target the correct size based on its position in the scene (S/P task). Some participants saw the scene with familiar objects (n= 84) and the others saw the scene without (n= 134). In the group that saw the scene with familiar objects, participants made the targets significantly smaller for the S/P task compared to the target size they had chosen at those same positions during the P/S task (p= .004). However, there was no difference between tasks for the group without familiar objects (p= 1.000). Further evaluation revealed that the targets were made significantly smaller for the P/S task in the presence of familiar objects compared to without familiar objects (p= .001), but not for the S/P task (p= .598). This result show that familiar objects may act as anchors for observers to use when determining an object’s size and distance in a 2D scene beyond the simple geometry provided by the horizon and ground plane, but they may affect the perception of size and distance differently in a 2D scene.
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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 | 0,007 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».