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Enregistrement W992687699 · doi:10.1007/978-3-319-14090-2_6

What Is a Surface? In the Real World? And Pictures?

2015· book-chapter· en· W992687699 sur OpenAlexaff
John M. Kennedy, Marta Wnuczko

Notice bibliographique

RevueContributions to phenomenology · 2015
Typebook-chapter
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueVisual perception and processing mechanisms
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPerceptionSurface (topology)CreaturesIllusionOptical illusionOpticsPhysicsMathematicsPsychologyGeometryGeographyCognitive psychologyNatural (archaeology)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pictures are surfaces. Pictures show surfaces. But what is a theory of perception of surfaces? Surface perception was first mentioned in experimental psychology by Metzger in Ganzfeld experiments in the 1930s. However, it was first offered as a serious concept in perception theory by Alhazen in his Book of Optics (1039). Remarkably, almost no contemporary theory of perception uses the term. To rectify this omission, a theory of surfaces is presented here, suggesting that surface perception occurs in all 8 of vision’s modes. Optical information for the shapes of surfaces is given by the ratio of azimuth to elevation. Flat surfaces such as the ground have a linear to quadratic ratio. Increase the ratio and hills are seen. Decrease it and the surrounds are a bowl. Sudden changes in the ratio indicate changes in slant. Sudden changes in density without changes in the ratio indicate a drop-off. The theory is applied to outline drawing and to the fact that pictures provide two surfaces (the real surface of the picture and the depicted surface). The two surfaces create illusions. Features on the picture surface cannot be seen correctly. The importance of surface perception is its breadth of application. The theory of surface perception shows why pictures taken on the Moon or Mars are as intelligible as terrestrial pictures. Surfaces allow control of action even for creatures that fly in 3D without touching surfaces during flight, such as bats and birds.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,014
Communication savante0,0070,020
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,003

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 Opus0,086
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,276 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations1
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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