Percepção da profundidade de máscaras côncavas branca, cinza-médio e preta
Bibliographic record
Abstract
O presente estudo objetivou investigar a percepção monocular da profundidade ou relevo de máscaras côncavas: branca, cinza-médio e preta, iluminadas por baixo e apresentadas nas posições vertical e invertida. Quarenta observadores estimaram a profundidade ou relevo dos reversos ocos das máscaras por meio de uma escala do tipo Likert e a profundidade métrica visualmente percebida, julgada por meio de uma trena retrátil. Não foram observadas diferenças nas atribuições métricas da profundidade ou relevo da máscara côncava frente às variações de e posicionamento e de luminosidade ou brilho. Houve tendências para perceber a máscara branca com maiores profundidades e a preta com menores durante a inversão monocular. Entretanto, maiores profundidades foram designadas às máscaras preta quando não foi percebida a ilusão.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.005 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".