Benefits of a trans-saccadic masks: Preventing the desensitization effects of amplitude spectrum slope discrimination when using physical masks
Notice bibliographique
Résumé
Studies that have explored our sensitivity to natural image properties, in particular to the amplitude spectrum slope, and have demonstrated that we are more sensitive to a specific range of the spectrum (1–1.3), while insensitive to steep (>1.6) or shallow (<0.7) slopes. In a recent study (Johnson et al, submitted), where we assessed the perception of the amplitude spectrum, stimuli presented without a surround did not show increased sensitivity to values between 1 and 1.3. This lack of change in the thresholds could be due to the influence of the mask, therefore, we assessed the effects of masks on the amplitude spectrum discrimination tasks. The physical properties of masks, which are necessary to prevent direct comparison of stimuli, can have complex interactions with discrimination, changing individual sensitivity and improperly reflecting the visual systems' ability to discriminate changes. To address this issue, we introduced saccades - which also generate a suppression mechanism - as a potential replacement for physical masks when measuring sensitivity to image statistics. Retinal blurring, caused by saccade, can be used to remove stimuli from the retina. We measured discrimination for 5 amplitude spectrum values (0.4–1.6) with 5 different types of masks: no-mask, random noise, amplitude slope values of 1.0 and 2.0, and finally an adaptation of the trans-saccadic masking procedure (Irwin & Zelinsky, 1992). The results showed that thresholds are lowest when no mask was used (0.13–0.20), and when the stimulus and mask values where similar in amplitude, discrimination was facilitated and thresholds reduced (0.15, 0.11, 0.19). In addition, thresholds for the trans-saccadic mask were between the no-mask and physical masks values (0.08–0.16). This finding suggests that trans-saccadic masking is capable of effectively masking the stimuli, and may reflect a more ecologically valid sensitivity to discriminating changes in the amplitude spectrum slope.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».