The effect of dot lifetime, dot size, & percent area covered by dots on motion coherence thresholds: Implications for diagnosing reading difficulties
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Prior research has established that individuals with reading difficulties tend to perform more poorly than controls on tasks requiring them to identify the overall direction of motion within a random dot kinematogram (RDK). However, it is unclear whether the size of the difference in performance between individuals with reading difficulties and their ‘normal’ counterparts is a function of reading ability or the stimulus parameters used. In this investigation, we examine the degree to which the lifetime of dots, the size of dots, and the percent area covered by dots affect the ability to identify the direction of motion in normal individuals. Methods: Observers (N=7) were asked to indicate whether the global direction of the dots contained within a 3 degree square region was leftward or rightward. The dots within the RDK varied in terms of lifetime (16.7 or 33.3ms), size (1 or 2 pixels in diameter), and percent area covered (1 or 21%). Results: Changes in the parameters of the RDK affected subjects' ability to identify the direction of motion. When the lifetime of the dots was short and the percent area covered was high, observers had more difficulty in judging the overall direction of movement for larger than for smaller dots. In addition, when the lifetime of the dots was short and the dot size was large, observers had more difficulty in identifying the motion direction for higher than for lower percent area covered. In contrast, these effects disappeared when the lifetime of the dots was lengthened; the overall pattern of results suggests that increasing the lifetime of the dots increased the difficulty of the task. Conclusion: Motion coherence thresholds are dependent on the parameters used during testing. One implication of this investigation is that the specific combination of parameters used may facilitate or hinder the detection of differences between those with reading difficulties and controls.
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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 | 0,000 | 0,004 |
| 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 ».