Investigating Local and Configural Shape Processing with Steady-State Visual Evoked Potentials
Notice bibliographique
Résumé
The perception of object shape underlies our ability to detect, recognize and manipulate objects. Both local shape (curvature) and non-local (configural) shape contribute, and recent work has used specialized stimuli and behavioural methods to dissociate these contributions. Here we used high-density EEG to explore the cortical mechanisms involved in both local and configural shape perception. Object shape silhouettes were presented during passive viewing in an SSVEP paradigm that allowed us to isolate differential brain processing between pairs of stimulus conditions. Stimuli included natural animal-shape silhouettes (upright or inverted), synthetic maximum-entropy shapes progressively matching local curvature statistics of natural shapes but lacking global (configural) regularities (Elder et al., 2018), and stimuli in which the top and bottom half have been flipped to disrupt configural shape, named Frankenstein stimuli (Baker & Elder, 2022). Our findings so far (n = 32) reveal differential activity in occipital and temporal cortices emerging 170–280 msec post-stimulus, influenced by both local curvature and global configural shape. We find clear effects of matching the local curvature statistics on brain processing in visual cortex, especially for the variance. However, even when controlling all the local statistics, responses to natural animal shapes are still quite distinct from the curvature-matched controls. Interestingly, the differential responses to natural animal shapes compared to curvature-matched controls is subject to an inversion effect, highlighting the potential influence of semantic and holistic processing on the measured responses. It is important to note, however, that inverted animals still produce measurable differential responses compared to curvature-matched controls, suggesting that some configural properties survive the inversion. Future work, including ongoing studies with the Frankenstein stimuli, will further explore what those properties are.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».