Size dependent increase in sensitivity to the slope of the amplitude spectrum is not solely dependent on the increased low spatial frequency representation of larger stimuli.
Notice bibliographique
Résumé
We have previously investigated if threshold discrepancies between studies that have measured sensitivity to the slope of the amplitude spectrum may be due to differences between stimulus size (Richard et al., VSS 2012). We found that slope discrimination thresholds decreased as stimulus size increased, and concluded that the decrease in thresholds might be due to either the greater spatial summation of contrast in the larger stimuli, or the additional lower spatial frequencies present in larger stimuli. Here, we investigated if the latter can explain the size dependent increase in sensitivity to an amplitude spectrum slope. We used the largest stimulus size from the previous study (11.3°) containing the largest range of spatial frequencies (0.09 – 13.4 cpd), and filtered it with an ideal high-pass filter to mimic the spatial frequency content of smaller stimuli. The stimulus covered approximately 7 octaves (0.09-0.18, 0.18-0.35, 0.35-0.71, 0.71-1.42, 1.42-2.84, 2.84-5.68,5.68-11.36 cpd), and we used 6 high-pass filters (cut-off frequencies 0.12, 0.25, 0.50, 1.00, 2.00, 4.02 cpd). Thresholds did increase as higher spatial frequencies were removed from the stimulus, which indicates lower thresholds are somewhat dependent on the lower spatial frequencies present within larger stimuli. Yet, this increase did not match the decrease in threshold found in the previous study. Our results show that a minimum of three octaves - which represent a stimulus size of about 2° - was required for thresholds to begin increasing. When more than three octaves were present, thresholds remained relatively stable. Slope discrimination is influenced by spatial frequency content of the stimuli, but this does not completely explain the size effect found in the previous study. Therefore, we conclude that spatial summation of contrast may also contribute to the decrease in thresholds found when stimulus size is increased. Meeting abstract presented at VSS 2013
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».