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Enregistrement W2013815473 · doi:10.1167/8.6.1032

Motion aftereffect and motion fading: Same underlying mechanisms?

2010· article· en· W2013815473 sur OpenAlexaff
M. von Grünau, P. Engarhos, Z. Bacchus

Notice bibliographique

RevueJournal of Vision · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueVisual perception and processing mechanisms
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStimulus (psychology)MonocularSecond-order stimulusPsychologyNeural adaptationPerceptionAdaptation (eye)NeuroscienceVisual perceptionCognitive psychologyArtificial intelligenceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: Prolonged viewing of a moving stimulus results in illusory motion of a test stimulus in the opposite direction (MAE) and illusory slowing (motion fading, MF) of the adaptation stimulus. The two phenomena address different aspects of motion, but they might (or might not) be effects of the same underlying neural mechanisms. Here we studied this hypothesis. Methods: In 3 experiments, we compared MAE and MF directly with the same adaptation stimuli and the same observers. Magnitudes of MAE and MF for different adaptation durations, 1st and 2nd order stimuli, monocular and dichoptic presentation, and center/surround structure with high and low contrast were recorded. Results: MAE and MF size varied similarly as a function of adaptation duration and for 1st and 2nd order stimuli. Interocular transfer (IOT) for MAE was significantly smaller for 1st than 2nd order stimuli, but for MF, IOT was equivalent for both stimulus kinds. MAE was stronger for high than low contrast stimuli, but MF was better for low than high contrast stimuli. Conclusion: The results support the hypothesis that both phenomena do not arise from the same underlying neural mechanisms, and that MF is determined more by mechanisms at higher levels of processing.

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)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,064
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,299 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2010
Routes d'admission1
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