Equating the "visibility" of luminance- and contrast-modulations
Notice bibliographique
Résumé
Purpose. Form discrimination thresholds are known to change with stimulus contrast. Therefore, care must be taken when comparing discrimination thresholds for the same property (e.g., orientation) conveyed via different media (e.g., luminance, chromatic or contrast modulations). In recognition of this issue, it is common practice to set stimuli to equal multiples of their respective detection thresholds when the discrimination task is performed. Our purpose is to demonstrate that the multiple of threshold technique embodies a flawed theory of perceptual scaling. We compared orientation discrimination for gratings defined by luminance and contrast modulations. Method. (i) Detection thresholds were established for luminance and contrast modulations (referred to generally as contrasts). (ii) Contrast discrimination thresholds (JNDs) were determined for the first JND above detection threshold and many suprathreshold contrasts. (iii) A function was fit to the detection threshold and increment threshold data, in order to specify one JND above any given contrast. (iv) Orientation discrimination thresholds were determined for the first 10 JNDs above detection threshold for both luminance and contrast modulations. (v) Results were obtained for two experienced psychophysical observers. Results. Luminance and contrast modulations that were equal numbers JNDs above their respective detection thresholds were not generally at equal multiples of detection threshold, indicating that the multiple of threshold technique embodies a flawed theory of perceptual scaling. Orientations discrimination thresholds decreased as stimulus contrast increased but the conclusions drawn about the differences between luminance and contrast modulations depended on the scale used (i.e., JNDs vs multiples of threshold). Conclusions. Setting stimuli to equal multiples of detection threshold does not ensure that they have the same “visibility”, “salience”, “perceptual impact”, or perceptual contrast.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».