Internal representations of the canonical real-world distance of objects
Notice bibliographique
Résumé
In the real world, every object has its canonical distance from observers. For example, airplanes are usually far away from us, whereas eyeglasses are close to us. Do we have an internal representation of the canonical real-world distance of objects in our cognitive system? If we do, does the canonical distance influence the perceived size of an object? Here, we conducted two experiments to address these questions. In Experiment 1, we first asked participants to rate the canonical distance of objects. Participants gave consistent ratings to each object. Then, pairs of object images were presented one by one in a trial, and participants were asked to rate the distance of the second object (i.e., a priming paradigm). We found that the rating of the perceived distance of the target object was modulated by the canonical real-world distance of the prime. In Experiment 2, participants were asked to judge the perceived size of canonically near or far objects that were presented at the converging end (i.e., far location) or the opening end (i.e., near location) of a background image with converging lines. We found that regardless of the presentation location, participants perceived the canonically near object as smaller than the canonically far object even though their retinal and real-world sizes were matched. In all, our results suggest that we have an internal representation of the canonical real-world distance of objects, which affects the perceived distance of subsequent objects and the perceived size of the objects themselves.
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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 | 0,000 | 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 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 ».