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Enregistrement W4390971604 · doi:10.1177/09567976231223130

Observers Efficiently Extract the Minimal and Maximal Element in Perceptual Magnitude Sets: Evidence for a Bipartite Format

2024· article· en· W4390971604 sur OpenAlexafffund
Darko Odic, Tyler Knowlton, Alexis Wellwood, Paul M. Pietroski, Jeffrey Lidz, Justin Halberda

Notice bibliographique

RevuePsychological Science · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueCognitive and developmental aspects of mathematical skills
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésBipartite graphPerceptionDimension (graph theory)Magnitude (astronomy)SortingRange (aeronautics)PsychologyValue (mathematics)Visual perceptionMatching (statistics)StatisticsTheoretical computer scienceMathematicsAlgorithmArtificial intelligenceComputer scienceCombinatoricsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The mind represents abstract magnitude information, including time, space, and number, but in what format is this information stored? We show support for the bipartite format of perceptual magnitudes, in which the measured value on a dimension is scaled to the dynamic range of the input, leading to a privileged status for values at the lowest and highest end of the range. In six experiments with college undergraduates, we show that observers are faster and more accurate to find the endpoints (i.e., the minimum and maximum) than any of the inner values, even as the number of items increases beyond visual short-term memory limits. Our results show that length, size, and number are represented in a dynamic format that allows for comparison-free sorting, with endpoints represented with an immediately accessible status, consistent with the bipartite model of perceptual magnitudes. We discuss the implications for theories of visual search and ensemble perception.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,617
Score d'incertitude au seuil0,377

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,184
Tête enseignante GPT0,443
Écart entre enseignants0,259 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations2
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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