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Enregistrement W2060190525 · doi:10.1016/j.visres.2014.06.014

Unaffected smooth pursuit but impaired motion perception in monocularly enucleated observers

2014· article· en· W2060190525 sur OpenAlexaff
Esther G. González, Linda Lillakas, Naomi Greenwald, Brenda L. Gallie, Martin J. Steinbach

Notice bibliographique

RevueVision Research · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueVisual perception and processing mechanisms
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreToronto Western HospitalOntario Institute for Cancer ResearchYork UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesSir Jules Thorn Charitable Trust
Mots-clésPerceptionMotion perceptionPsychologyOptometryOpticsAudiologyOphthalmologyCommunicationNeurosciencePhysicsMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of this paper was to study the characteristics of closed-loop smooth pursuit eye movements of 15 unilaterally eye enucleated individuals and 18 age-matched controls and to compare them to their performance in two tests of motion perception: relative motion and motion coherence. The relative motion test used a brief (150 ms) small stimulus with a continuously present fixation target to preclude pursuit eye movements. The duration of the motion coherence trials was 1s, which allowed a brief pursuit of the stimuli. Smooth pursuit data were obtained with a step-ramp procedure. Controls were tested both monocularly and binocularly. The data showed worse performance by the enucleated observers in the relative motion task but no statistically significant differences in motion coherence between the two groups. On the other hand, the smooth pursuit gain of the enucleated participants was as good as that of controls for whom we found no binocular advantage. The data show that enucleated observers do not exhibit deficits in the afferent or sensory pathways or in the efferent or motor pathways of the steady-state smooth pursuit system even though their visual processing of motion is impaired.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,012

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
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,148
Tête enseignante GPT0,414
Écart entre enseignants0,266 · 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'étudeObservationnel
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

Citations10
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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