The temporal features of size constancy in two- and three-dimensional stimuli reveals a real-world advantage
Notice bibliographique
Résumé
Size constancy is the ability to maintain a stable percept of object size despite variations in the retinal image due to changes in viewing distance. Recent research using real-world objects at real distances has demonstrated that this phenomenon emerges at the earliest stages of cortical processing. It remains unclear, however, whether these findings are applicable to both 3D and 2D stimuli. Here, participants were presented with either 3D or 2D stimuli placed at different distances and asked to perform a manual size estimation using their right thumb and index finger. The stimulus physical size was scaled with respect to distance to yield a constant retinal angle. Concurrently, electroencephalographic (EEG) data were recorded using a 64-channel scalp electrode array. Results revealed an advantage for real objects in the computation of size constancy, as indicated by an earlier difference in neural responses to small versus large stimuli, observable in the first positive-going component, peaking at ~80 ms after stimulus onset. In contrast, size constancy for 2D stimuli emerged approximately 150 ms after stimulus onset. Furthermore, stimulus predictability played a role in enabling faster size-distance integration. These findings provide electrophysiological evidence for a ‘real-object advantage’ in size constancy. This advantage may be partially explained by top-down mechanisms, such as affordance—the potential to physically interact with an object—which could enhance the perceptual processing of real 3D objects relative to 2D representations. Additionally, 3D objects may provide visual cues to distance that are not available in 2D stimuli, further contributing to size constancy.
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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 | 0,002 |
| 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) | 0,002 | 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 ».