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Enregistrement W2055937163 · doi:10.1167/12.9.524

Dynamic dichoptic masking: luminance vs. contrast

2012· article· en· W2055937163 sur OpenAlexaff
Pi‐Chun Huang, R. F. Hess

Notice bibliographique

RevueJournal of Vision · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueVisual perception and processing mechanisms
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLuminanceContrast (vision)Masking (illustration)FlickerMathematicsOpticsPhysicsComputer scienceArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dichoptic masking was compared between luminance and contrast domains using the modified dichoptic probed-sinewave paradigm. A brief letter (16.6ms) was presented to one eye while a sinusoidally varying (luminance or contrast) masker was dichoptically presented to the other eye. The contrast detection threshold of the letter was measured at various times (phases) with respect to the flickering masks. Three flickering frequencies (1, 2, 3 Hz) and four different types of maskers were used: (1) a large uniform-field luminance-defined masker, (2) an equivalent-sized contrast-defined masker that had a 1/f power spectrum, (3) a small localized contrast masker that covered the letter area only,(4) a surround contrast masker whose area is equal area(2)-area(3). The results showed that luminance maskers generally increased the detecting threshold but not in a luminance-dependent manner. On the other hand, thresholds did vary in a contrast-dependent manner for both (2) and (3). No contrast-dependent modulation was found for (4). Our results suggest that dichoptic masking can come in at least two forms: luminance-based and contrast-based. In the former, dichoptic masking is sustained whereas in the latter it is more localized in time and space. Meeting abstract presented at VSS 2012

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,314 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2012
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Résumé présentoui

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