The development of contrast sensitivity for gratings and natural images: Revisiting the golden standard
Notice bibliographique
Résumé
Our recent work suggests the children's sensitivity to changes in the spatial frequency content of natural images cannot be predicted by their spatial contrast sensitivity function (CSF) measured with sinusoidal gratings (VSS 07 & 08). The present study compared root-mean-square CS for natural images, phase-scrambled versions of the same images, and Gabors in children aged 6, 8, and 10 years (n = 16 per age) and in adults (mean age = 22). Natural and phase-scrambled images were band-pass filtered (1 octave) at one of five frequencies (0.33, 1, 3, 10, & 20 cpd). In this way, we were able to create an equivalent CS metric for natural and phase-scrambled images as that used with Gabors. Detection thresholds were measured using a temporal 2AFC task combined with a QUEST staircase. As expected, CS with Gabors was adult-like for 8-year-olds. However, our results raise three new issues regarding CS. First, for both adults and children, the shape of the CSF is different for natural images in comparison to gratings and phase-scrambled images. For natural images, peak sensitivity lies at higher spatial frequencies and the slope of the high spatial frequency turn-down is much shallower. Second, adult sensitivity is higher for natural images than for the two other stimulus types. Finally, CSF for natural images is still immature for 10-year-olds and the difference in threshold between children and adults is greater for natural images than for gratings or phase-scrambled images, indicating that sensitivity to natural images develops more slowly. Given the important developmental differences between traditional measures of CS using gratings and CS measured with natural images, the latter might be more relevant for the clinical assessment of visual development and visual pathology.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».