The effect of aging on the spatial pooling of local orientation signals
Notice bibliographique
Résumé
Pooling orientation information allows observers to perceive form and texture that extend beyond spatially-limited receptive fields. Additionally, pooling the activity of low-level units may help the visual system to overcome the effects of noise in individual mechanisms, and may be important for the integration of local orientation elements into contours (e.g., Wang & Hess, 2005), an ability that appears to be impaired among older observers (Roudaia et al., 2008). The current study used methods describe by Dakin (2001) to investigate whether the ability to pool orientation information across space declines with normal healthy aging. Nineteen younger (mean age=23) and 17 older (mean age=71) observers discriminated textures composed of 128 3-cpd Gabors (radius = 1 deg) that were positioned randomly within an annular field (inner and outer radii = 0.5 & 3.4 deg). The orientation of each Gabor was selected randomly from one of two Normal distributions with means of +/−M and a variance of s2. The task was to discriminate the mean orientation, and threshold (defined as 2M) was measured as a function of s2. Performance on this task depends on i) the accuracy with which the orientations of the texture elements are encoded, and ii) the efficiency with which information is pooled across elements. Hence, an effect of aging on local orientation coding or spatial pooling should alter the threshold-vs.-variance (TvV) curves. However, the TvV curves did not vary as a function of age (F(1,5)=1.49, p=0.22). This result extends previous studies showing that aging does not alter the perception of orientation for local contours (Betts et al., 2007; Delahunt et al., 2008; Govenlock et al., in press), and suggests that the spatial pooling of orientation is preserved in old age.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».