Characterizing the Mechanisms behind Improvements in Visual Sensitivity during Childhood
Notice bibliographique
Résumé
The human visual system is not an ideal transmitter of information. A number of separate, quantifiable factors, such as internal noise (Barlow, 1956; Pelli, 1981), have been introduced to characterize what limits our visual sensitivity and how it changes as a result of attention (Lu & Dosher, 1998), training/learning (Li & Levi, 2004), or aging (Betts, Sekuler, & Bennett, 2007). In the current study, we used external noise to model the mechanisms underlying improvements in sensitivity to contrast during childhood. We measured the contrast thresholds of 5-year-olds, 7-year-olds, 9-year-olds, and adults (n = 20/age) in a two-alternative forced-choice orientation discrimination task using the quick-TvC method that adaptively varies the contrast of the signal at a number of levels of external noise (Lesmes, Jeon, Lu, & Dosher, 2006). Overall, contrast thresholds decreased over a wide range of external noise levels as age increased (mean optimal contrast: 8.7%, 5.1%, 4%, and 3.3% for 5-year-olds, 7-year-olds, 9-year-olds, and adults, respectively). A perceptual template model based on Dosher and Lu (1999) provided an excellent fit (r2 = 0.985) to the developmental changes in contrast thresholds at different levels of external noise and performance. The model suggested that a mixture of mechanisms underlie the changes: the improvements in contrast thresholds across ages were best modelled by a combination of reductions in internal additive noise (Aa), reductions in internal multiplicative noise (Am), and improved external noise exclusion (Af). Between 5 and 7 years of age, there were 40%, 70%, and 45% reductions in Aa, Am, and Af, respectively. The modelled improvements likely reflect developmental changes at cortical levels, rather than changes of front-end structural properties (Kiorpes, Tang, Hawken, & Movshon, 2003). Meeting abstract presented at VSS 2012
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».