Examining the Effects of Real-World Experience on Lab-Based Scene Memory
Notice bibliographique
Résumé
Boundary extension (BE) is as an error in scene memory, such that participants retrieve details beyond the given boundaries of a scene image. Boundary contraction (BC) is the opposite effect, whereby participants retrieve less context within the boundaries of a given scene image. In the BE literature, there is variability in the types of stimuli that are used, how BE is tested, and the proposed mechanisms underlying the phenomenon. Some research supports the view that BE reflects (re)construction of the scene from an internal representation that was formed, whereas other research supports the view that BE (and BC) emerge from image-based properties, including the number of central objects and whether an object is pictured in close range or from a wider angle. Assessing the effects of prior knowledge and experience of a scene on this bias can help disentangle the role of visual perception and scene construction. The current study tested the influence of familiarity on scene recognition through the comparison of lab-based encoding of images of pre-experimentally familiar (real-world) places with images of unfamiliar places. Participants used a continuous rating scale to indicate how they perceived the boundaries of a test image relative to a previously studied image. There was a tendency for BC across both image conditions, with evidence of maintained, and an instance of greater, BC for familiar than unfamiliar scene images. Importantly, the lack of evidence for increased BE with greater familiarity favours an image-based theoretical account of BE and BC.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,012 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».