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Enregistrement W1976290672 · doi:10.15288/jsad.2007.68.493

Alcohol Does Not Affect Dark Adaptation or Luminance Increment Thresholds

2007· article· en· W1976290672 sur OpenAlexaff
Sarah Khan, Brian Timney

Notice bibliographique

RevueJournal of Studies on Alcohol and Drugs · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueVisual perception and processing mechanisms
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFovealLuminanceAffect (linguistics)Adaptation (eye)AlcoholExposure durationRetinaMesopic visionAudiologyOpticsRetinalOphthalmologyPsychologyMedicinePhysicsBiologyCommunication

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: It has been proposed that alcohol might induce within the retina a state akin to dark adaptation. However, the evidence to support this proposal is quite indirect. Another possibility is that alcohol might affect retinal gain control rather than sensitivity. To investigate these proposals psychophysically, we measured dark adaptation functions and increment thresholds with the increment threshold procedure in individuals with moderate blood alcohol concentrations (BACs). METHOD: Individuals were tested under both alcohol and no-alcohol conditions (BAC approximately .08%). In Experiment 1, thresholds for the detection of a parafoveal target were measured over a 25-minute period following a 3-minute bleach in six males. In Experiment 2, the cone dark adaptation function of four males was examined in more detail for a foveal target following bleaching at three different levels. In Experiment 3, we measured the thresholds of nine men for a small target superimposed on a background field that varied over 4 log units in luminance. RESULTS: We found no effects of alcohol on either the rod or the cone portion of the dark adaptation curve or on increment thresholds. CONCLUSIONS: Together, these data indicate that moderate alcohol ingestion does not affect the recovery of visual sensitivity in the dark nor does it affect gain control at the retinal level.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,149
Score d'incertitude au seuil0,429

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

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 Opus0,134
Tête enseignante GPT0,393
Écart entre enseignants0,259 · 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 tête enseignante, 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

Citations8
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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