Human Sensitivity to Community Structure Is Robust to Topological Variation
المؤلفون المشاركون
Karuza, Elisabeth A.
Kahn, Ari E.
Bassett, Danielle S.
المصدر
العدد
المجلد 2019، العدد 2019 (31 ديسمبر/كانون الأول 2019)، ص ص. 1-8، 8ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2019-02-11
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
8
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Despite mounting evidence that human learners are sensitive to community structure underpinning temporal sequences, this phenomenon has been studied using an extremely narrow set of network ensembles.
The extent to which behavioral signatures of learning are robust to changes in community size and number is the focus of the present work.
Here we present adult participants with a continuous stream of novel objects generated by a random walk along graphs of 1, 2, 3, 4, or 6 communities comprised of N = 24, 12, 8, 6, and 4 nodes, respectively.
Nodes of the graph correspond to a unique object and edges correspond to their immediate succession in the stream.
In short, we find that previously observed processing costs associated with community boundaries persist across an array of graph architectures.
These results indicate that statistical learning mechanisms can flexibly accommodate variation in community structure during visual event segmentation.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Karuza, Elisabeth A.& Kahn, Ari E.& Bassett, Danielle S.. 2019. Human Sensitivity to Community Structure Is Robust to Topological Variation. Complexity،Vol. 2019, no. 2019, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1132907
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Karuza, Elisabeth A.…[et al.]. Human Sensitivity to Community Structure Is Robust to Topological Variation. Complexity No. 2019 (2019), pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1132907
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Karuza, Elisabeth A.& Kahn, Ari E.& Bassett, Danielle S.. Human Sensitivity to Community Structure Is Robust to Topological Variation. Complexity. 2019. Vol. 2019, no. 2019, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1132907
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1132907
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر