Contrast-modulated stimuli detection is unaffected by luminance-modulated noise
Notice bibliographique
Résumé
In a previous study, we have shown that the sensitivity difference between luminance- (LM) and contrast-modulated (CM) stimuli results from a difference of internal equivalent noise and not from a difference of calculation efficiency. The objective of the present study was to seek the source of the internal noise limiting the sensitivity to CM stimuli. Three types of noise were used: band-pass LM noise near the carrier (LMN-carrier) or envelope (LMN-envelope) spatial frequency and band-pass CM noise near the envelope spatial frequency (CMN-envelope). For the five observers, the noise contrasts were adjusted to increase the detection thresholds by 0.5 log units for their respective stimuli: carrier, LM and CM. LM and CM detection thresholds were subsequently evaluated in these three noise conditions using a constant stimuli paradigm. As expected, LMN- and CMN-envelope increased the detection threshold of their respective stimulus. However, no cross-type interactions were found: LMN- and CMN-envelope had no significant impact on CM and LM stimuli detection respectively, and LMN-carrier did not affect the detection thresholds of LM and CM stimuli. This double dissociation is strong evidence suggesting that both stimuli are processed, at least partially, by separate mechanisms and that they are not merged after a second-order rectification applied to CM stimuli. The results also suggest that, in the tested conditions, pre-rectification noise affecting the carrier visibility is not a limiting factor for CM stimuli sensitivity.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».