Dichoptic masking in color and luminance vision
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
We have investigated the selectivity of contrast gain control for red-green color and luminance contrast thresholds using the method of cross orientation masking (XOM). Previously, for monocular and binocular stimuli, we have found that luminance contrast does not mask chromatic thresholds, suggesting selective, independent mechanisms of gain control for color and luminance pathways (Mullen et al., 12(9): 107, 2012). Here we explore dichoptic masking, and find very different results. Methods: First, we compare dichoptic XOM for three conditions: (1) chromatic test and mask (red-green isoluminant); (2) luminance test and mask; and (3) chromatic test and luminance mask (cross condition). Detection threshold vs contrast (TvC) masking functions were measured for horizontal Gabor targets overlaid with vertical Gabor masks for a range of spatiotemporal conditions (0.375, 0.75 & 1.5 cpd; at 2 & 8 Hz), with the test and mask presented dichoptically using a stereoscope. Second, we compare the timing for dichoptic and monocular XOM for chromatic and luminance stimuli by measuring the build-up of masking as a function of the duration of the target and mask. Results: Significant dichoptic masking is present with the same magnitude in all three conditions. In all conditions, dichoptic XOM is somewhat greater at low temporal frequencies (2Hz) than high (8Hz), and is independent of spatial frequency. Dichoptic masking builds up more slowly than monocular masking with no difference between chromatic and luminance contrast. Conclusion: The mechanism for dichoptic suppression is unselective, responding equally to both color and luminance contrast and their combination, with a similar time course for each. It is likely that there is a common color-luminance pathway for the dichoptic masking process, in comparison to the independent and selective pathways found for monocular and binocular conditions. Meeting abstract presented at VSS 2014
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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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 découle