MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2076354747 · doi:10.1167/10.14.20

Global motion processing in human color vision: A deficit for second-order stimuli

2010· article· en· W2076354747 sur OpenAlexafffund
Luis Garcia‐Suarez, Kathy T. Mullen

Notice bibliographique

RevueJournal of Vision · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueVisual perception and processing mechanisms
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésAchromatic lensChromatic scaleStimulus (psychology)OpticsColor visionPhysicsArtificial intelligenceComputer visionMathematicsComputer sciencePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The investigation of the mechanism of global motion in color vision has been limited because the processing of the first-order chromatic RDK elements, based on low-level linear motion detectors, is impaired. Here we return to this problem by using second-order elements in a global motion stimulus. Second-order RDK elements were circular contrast-modulated (CM) envelopes of a low-pass filtered noise carrier. The stimuli were achromatic or isolated L/M- or S-cone opponent mechanisms. We measured simultaneously detection and motion direction identification thresholds at 100% motion coherence and at different RDK speeds with a 2-AFC paradigm. We found that direction identification thresholds were higher than detection thresholds for both chromatic and achromatic stimuli. The gap between these thresholds was greater for the chromatic than the achromatic stimuli and motion direction thresholds for the chromatic RDK were very high or impossible to obtain. We also measured global motion performance (RDK speed of 4 deg/s) by varying the coherence of limited lifetime RDK stimuli. Global motion thresholds could only be obtained for achromatic stimuli and not for chromatic ones. Within the limits of the present stimulus conditions, we found no global motion processing of second-order chromatic stimuli.

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)0,003
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 seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
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 savante0,0010,001
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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,400
Écart entre enseignants0,349 · 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

Citations3
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of VisionMême sujetVisual perception and processing mechanismsTravaux en français237 207