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Enregistrement W1976586029 · doi:10.1167/12.10.16

Binocular rivalry of spiral and linear moving random dot patterns in human observers

2012· article· en· W1976586029 sur OpenAlexafffund
Naveed Malek, Diego Mendoza-Halliday, Julio Martínez-Trujillo

Notice bibliographique

RevueJournal of Vision · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueVisual perception and processing mechanisms
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésBinocular rivalryRivalryPerceptionMonocularMotion perceptionPsychologyBinocular visionNeuroscienceCommunicationVisual perceptionPhysicsOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Binocular rivalry describes the alternating perception of two competing monocular images. It is hypothesized to arise at multiple levels of the visual pathway due to competition between neuronal populations representing the displayed images. We tested whether an enhanced neural representation of expanding motion yields a bias over other spiral motion (i.e., contraction and rotation) and linear motion stimuli during binocular rivalry. We presented random dot patterns of different motion types (i.e., linear and spiral), matched in contrast and speed, to human subjects through a mirror stereoscope. During spiral rivalry, expansion rivalry periods dominated over those of contraction and rotation, and contraction dominated over rotation. During linear motion rivalry, up, down, left, and right directions had similar rivalry periods. All spiral motions dominated over linear motions. Interestingly, when these motion types rivaled against each other, the rivalry periods of spiral motion slightly decreased while those of linear motion significantly increased. This rivalry also caused the bias for expansion relative to other spirals to disappear. Our results suggest a correlation between neuronal representations of different moving patterns and their perception during binocular motion rivalry and provide further evidence that rivalry periods are constrained by the ecologic relevance of stimuli.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,272
Score d'incertitude au seuil0,222

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,071
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,292 · 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

Citations17
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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