Testing the flexibility of ensemble coding: Limitations in cross-modal ensemble perception.
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Ensemble coding (the brain's ability to rapidly extract summary statistics from groups of items) has been demonstrated across a range of low-level (e.g., average color) to high-level (e.g., average facial expression) visual features, and even on information that cannot be gleaned solely from retinal input (e.g., object lifelikeness). There is also evidence that ensemble coding can interact with other cognitive systems such as long-term memory (LTM), as observers are able to derive the average cost of items. We extended this line of research to examine if different sensory modalities can interact during ensemble coding. Participants made judgments about the average sweetness of groups of different visually presented foods. We found that, when viewed simultaneously, observers were limited in the number of items they could incorporate into their cross-modal ensemble percepts. We speculate that this capacity limit is caused by the cross-modal translation of visual percepts into taste representations stored in LTM. This was supported by findings that (a) participants could use similar stimuli to form capacity-unlimited ensemble representations of average screen size and (b) participants could extract the average sweetness of displays when items were viewed in sequence, with no capacity limitation (suggesting that spatial attention constrains the number of necessary visual cues an observer can integrate in a given moment to trigger cross-modal retrieval of taste). Together, the results of our study demonstrate that there are limits to the flexibility of ensemble coding, especially when multiple cognitive systems need to interact to compress sensory information into an ensemble representation. (PsycInfo Database Record (c) 2024 APA, all rights reserved).
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle