Spatial variability in localization biases predicts crowding performance
Notice bibliographique
Résumé
Visual processing varies substantially across individuals, and prior work has shown significant individual differences in fundamental processes such as spatial localization. For example, when asked to report the location of a briefly flashed target in the periphery, different observers systematically misperceive its location in an idiosyncratic manner, showing different patterns of reproduction error across visual field locations. In this study, we tested whether these individual differences may propagate to other stages of visual processing, affecting the strength of visual crowding, which depends on the spacing between objects in the periphery. We, therefore, investigated the relationship between observers' idiosyncratic biases in localization and the strength of crowding to determine whether these spatial biases limit peripheral object recognition. To examine this relationship, we measured the strength of crowding at 12 locations at 8° eccentricity, in addition to the perceived spacing between pairs of Gaussian patches at these same locations. These measurements show an association between variability in crowding strength and perceived spacing at the same visual field locations: at locations where a participant experienced stronger crowding, their perceived spacing was smaller, and vice versa. We demonstrate that spatial heterogeneity in perceived spacing affects observers' ability to recognize objects in the periphery. Our results support the idea that variability in both spatial sensitivity and bias contribute to variability in the strength of crowding and bolster the account that variability in spatial coding may propagate across multiple stages of visual processing.
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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 | 0,002 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».