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Enregistrement W2014007494 · doi:10.1167/9.2.1

A reevaluation of the tolerance to vertical misalignment in stereopsis

2009· article· en· W2014007494 sur OpenAlexafffund
Kanao Fukuda, Laurie M. Wilcox, Robert S. Allison, I. P. Howard

Notice bibliographique

RevueJournal of Vision · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueVisual perception and processing mechanisms
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésPerceptStereopsisDepth perceptionStereoscopyBinocular disparityStimulus (psychology)OpticsPerceptionMathematicsPhysicsGeologyPsychologyNeuroscienceCognitive psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The stereoscopic system tolerates some vertical misalignment of the images in the eyes. However, the reported tolerance for an isolated line stimulus (approximately 4 degrees) is greater than for a random-dot stereogram (RDS, approximately 45 arcmin). We hypothesized that the greater tolerance can be attributed to monoptic depth signals (E. Hering, 1861; M. Kaye, 1978; L. M. Wilcox, J. M. Harris, & S. P. McKee, 2007). We manipulated the vertical misalignment of a pair of isolated stereoscopic dots to assess the contribution of each depth signal separately. For the monoptic stimuli, where only one half-image was present, equivalent horizontal and vertical offsets were imposed instead of disparity. Judgments of apparent depth were well above chance, though there was no conventional disparity signal. For the stereoscopic stimuli, one element was positioned at the midline where monoptic depth perception falls to chance but conventional disparity remains. Subjects lost the depth percept at a vertical misalignment of between 44 and 88 arcmin, which is much smaller than the limit found when both signals were provided. This tolerance for isolated stimuli is comparable to the reported tolerance for RDS. We conclude that previous reports of the greater tolerance to vertical misalignment for isolated stimuli arose from the use of monoptic depth signals.

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)0,003
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,322 · 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

Citations54
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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