An ART Tour de Force on Mental Imagery: Vividness, Individual Bias Differences, and Complementary Visual Processing Streams
Notice bibliographique
Résumé
Grossberg’s adaptive resonance theory (ART) provides a framework for understanding possible interactions between mental imagery and visual perception. Our purpose was to integrate, within ART, the phenomenological notion of mental image vividness and thus investigate the possible biasing effects of individual differences on visual processing. Using a Vernier acuity task, we tested whether indirect estimation of relative V1 size (small, medium, large) and self-reported vividness, in three subgroups of 53 observers, could predict significant effects of priming, interference, or more extreme Perky effects (negative and positive), which could be induced by imagery, impacting acuity performance. The results showed that small V1 was correlated with priming and/or negative Perky effects independently of vividness; medium V1 was related to interference at low vividness but priming at high vividness; and large V1 was related to positive Perky effects at high vividness but negative Perky effects at low vividness. Our interpretation of ART and related modeling based on ARTSCAN contributes to expanding Grossberg’s comprehensive understanding of how and why individually experienced vividness may drive the differential use of the dorsal and ventral complementary visual processing pathways, resulting in the observed effects of imagery on concurrent perception.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,003 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».