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Enregistrement W2083947704 · doi:10.1167/11.15.53

The Effect of Dot Speed and Density on the Maturation of Global Motion Perception

2011· article· en· W2083947704 sur OpenAlexaff
S. Narasimhan, Deborah Giaschi

Notice bibliographique

RevueJournal of Vision · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueVisual perception and processing mechanisms
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPerceptionCoherence (philosophical gambling strategy)PsychologyMotion perceptionMotion (physics)PhysicsTypically developingStimulus (psychology)AudiologyCognitive psychologyDevelopmental psychologyMedicineNeuroscienceClassical mechanicsQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Global motion stimuli are commonly used to study motion perception, including its development, in human and nonhuman primates. The age at which this aspect of motion perception matures to adult levels is currently a point of contention, with published values ranging from before 3 years of age (Parrish et al., 2005) to after 12 years of age (Lewis et al., 2010). Specific stimulus attributes such as dot speed and density vary considerably across previous studies, which may explain the conflicting results. We measured coherence thresholds for global motion direction discrimination in 5 year-old children and in adults (18–23 years) at two dot speeds (1 and 4 deg/s) and three dot densities (1, 15, 30 dots/deg2). Adult coherence thresholds were constant at approximately 10%, regardless of speed or density. Child coherence thresholds were significantly higher, and were most immature at the slow speed and at the sparsest density. The speed finding confirms previous results (Ellemberg et al., 2004; Hayward et al., 2010). The novel density finding can account for much of the discrepancy in the current developmental literature. These results caution against drawing firm conclusions about visual maturation or deficits in clinical populations based on only a single measurement at a specific combination of speed and density.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,285 · 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

Citations0
Publié2011
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