A hypothesis-based approach to clinical psychophysics and to the design of visual tests: the Proctor Lecture.
Notice bibliographique
Résumé
Over the past 30 years or so, it has become increasingly clear that even gross defects of visual function can be hidden from detection by classic clinical tests. In this lecture, I have outlined a hypothesis of visual processing that offers a guide to the design of tests for revealing forms of visual loss that are hidden from detection by the classic tests of visual function and have given examples of the application of the hypothesis. A further point bears on the growing involvement of ophthalmologists and vision scientists in developing screening tests for individuals who must perform tasks that require high skills in visually guided motor action, such as driving a car or truck, flying a passenger aircraft, flying a medical emergency helicopter, and providing visual surveillance in air–sea rescue operations. The hypothesis can guide the design of screening tests that are specific for the task to be performed. 1–3 At one time, basic research on the detection of objects and discriminations of their shapes and configurations was restricted to luminance-defined form. However, recent findings indicate that rather than containing only one subsystem for the early processing of the spatial attributes of objects, the visual system contains five parallel subsystems, the performances of three of which compare well with that for luminance-defined form, except only for fine detail and sharp edges (reviewed in Ref. 4). In the second half of this article is discussed the implications of these findings for clinical psychophysics.
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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 | 0,023 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,011 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 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 ».