MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1970753910 · doi:10.1364/josaa.27.001818

Centroid displacement statistics of the eye aberration

2010· article· en· W1970753910 sur OpenAlexfundno aff
Eliseo Pailos, Abbas Ommani, Luis Díaz-Santana, Salvador Bará

Notice bibliographique

RevueJournal of the Optical Society of America A · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOphthalmology and Visual Impairment Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Social Welfare and Rehabilitation SciencesEngineering and Physical Sciences Research CouncilUniversity of WaterlooWorld Health Organization
Mots-clésCentroidZernike polynomialsWavefrontComputer scienceRange (aeronautics)Displacement (psychology)OpticsStatisticsAlgorithmMathematicsPhysicsArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We discuss a method for the study of the spatial statistics of the ocular aberrations, based on the direct use of the Hartmann-Shack centroid displacements, avoiding the wavefront reconstruction step. Centroid diagrams are introduced as a helpful aid to visualize basic properties of the aberration datasets, and slope-related second-order statistical functions are applied to check the compatibility between the experimental data and different models for the aberration statistics. Preliminary results suggest that no single power-law spectrum (e.g., Kolmogorov's) is able to represent the whole range of spatial statistics of individual eye fluctuations and that more elaborated models, including at least the contribution of a relevant defocus fluctuation term, are required. This centroid-based approach allows for an easier intercomparison of results between laboratories and avoids the bias and information loss associated with the estimation of a reduced number of Zernike coefficients from a much wider slope data set.

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)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,315 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations3
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of the Optical Society of America AMême sujetOphthalmology and Visual Impairment StudiesTravaux en français237 207