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Enregistrement W7043705511

Towards the Integration of Perceptual Organization and Visual Attention: The Inferential Attentional Allocation Model. Technical Report 2001-08

2001· other· en· W7043705511 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueCarleton University's Institutional Repository (MacOdrum Library, Carleton University) · 2001
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPerceptionObject (grammar)Feature (linguistics)Gestalt psychologyField (mathematics)Visual perception
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Object-based models of visual attention purport to explain why it is easier to process
\ninformation within one object or perceptual group than across two or more groups. Perceptual
\ngroups are generally defined in terms of Gestalt grouping principles. These models of attention
\nhave been used to explain the phenomenon of cognitive tunneling within Heads-Up Displays
\n(HUDs), on the assumption that the symbology of a Heads-Up Display (HUD) in a cockpit forms
\na single perceptual group and the outside scene forms another.
\nDespite extensive empirical support, object-based models have various shortcomings. In
\nparticular, the use of Gestalt grouping principles to define the notion of objects does not allow
\nfor an operational measure of what an object is to the visual system. Also, the Gestalt principles
\ndo not allow for a systematic distinction between spatial and object-based mechanisms of
\nattention. Finally, it is generally assumed that Gestalt grouping occurs preattentively, whereas
\nthere is evidence that perceptual grouping requires attentional resources.
\nThe proposed line of research aims to develop an account of object-based attention that
\ndoes not rely on these premises. Rather, it is assumed that the cost of dividing attention between
\nobjects reflects the cost of perceptual organization itself. A qualitative model based on this
\nassumption, called the “Inferential Attentional Allocation Model,” is given. A number of
\nexperiments are proposed to test key aspects of the model, in particular the effects of motion and
\ntop-down knowledge on perceptual organization and attention. It is expected that the results will
\nfacilitate the development of a quantitative model of object-based attention, based on a
\ncomputational characterization of perceptual organization as inference to the best explanation.
\nFinally, the implications of this research for HUDs with dynamic elements are discussed.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,394
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,198 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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