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Enregistrement W4386862020 · doi:10.31234/osf.io/zjbtp

It’s the Great Eigen-pumpkin, Charlie Brown!

2023· preprint· en· W4386862020 sur OpenAlexaboutno aff
Benjamin Balas

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueColor perception and design
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFace (sociological concept)Principal (computer security)Principal component analysisTask (project management)ArtVisual artsSchematicPerceptionArtificial intelligenceMathematicsPsychologyComputer scienceEngineeringSociologySocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Each Halloween, households in the US and Canada (and a few other places too) create a wide range of intriguing face stimuli: Jack-O’-Lanterns, which are traditionally schematic faces carved into pumpkins or other decorative gourds. Though typically regarded as a mere seasonal decoration, I suggest that these also offer an opportunity to examine features of face perception and recognition via a production task. To that end, I present an analysis of a collection of Jack-O’-Lantern drawings created by children between the ages of 2 and 14 years old in response to cartoon pumpkins with varying external contours. Using Principal Components Analysis, I investigate a simple question: Does the external contour influence the mean and covariance structure of the internal features children choose to draw? I find that it does. Specifically, wider pumpkins have average image structure that is less coherent, and pumpkin top-heaviness vs. bottom-heaviness decreases the proportion of variance captured by low-order principal components.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,143
Score d'incertitude au seuil0,915

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1630,086

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.

Tête enseignante Opus0,186
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,197 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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