Une silhouette naturelle est-elle fréquemment classée dans plusieurs catégories de base?
Notice bibliographique
Résumé
Les silhouettes ambiguës, comme celle du lapin/canard (Jastrow, 1899), ont été étudiées\nselon plusieurs approches. Toutefois, les figures prises en exemples dans la large\nmajorité des études sont généralement les mêmes. Cette redondance des images\nambiguës utilisées pousse à croire qu'elles sont peut-être assez rares. Certaines\nobservations anecdotiques suggèrent cependant qu’elles seraient au contraire\nrelativement fréquentes. C'est ce que cherche à déterminer cette expérience. Nous avons\nutilisé des modèles tridimensionnels d'animaux projetés de façon aléatoire afin d'en\nextraire les silhouettes dont la complexité périmétrique a ensuite été modifiée par\nlissage. Treize sujets ont dû indiquer ce qu'ils percevaient dans l'image. Nous\ndémontrons qu’une silhouette est classée en moyenne dans 1.9079 catégories de base.\nNous avons également démontré qu’une diminution de la complexité périmétrique rend\nd’abord une silhouette plus ambiguë pour éventuellement atteindre un sommet\n(équivalent à environ six fois la complexité périmétrique d’un disque) à la suite duquel\nl’ambiguïté chute.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,008 |
| Communication savante | 0,007 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,025 | 0,005 |
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 ».