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Enregistrement W2096011954 · doi:10.1167/10.5.7

Resolution of blur in the older eye: Neural compensation in addition to optics?

2010· article· en· W2096011954 sur OpenAlexaff
Gwan Ho Jung, Donald Kline

Notice bibliographique

RevueJournal of Vision · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOphthalmology and Visual Impairment Studies
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReading (process)MiosisPupilPupil sizeCompensation (psychology)GLAREPsychologyOptometryVisual acuityAudiologyArtificial intelligenceOpticsComputer scienceMedicinePhysicsLinguisticsNeuroscienceSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study examined the roles of pupillary miosis and experience-mediated compensation in older observers' superior ability to read optically blurred text. The size thresholds of younger and older adult observers for reading common words and identifying line drawings of everyday objects were compared with natural and artificial pupils as a function of systematically varied far letter acuity: best corrected, 20/30, and 20/40. With best corrected letter acuity, younger observers' size thresholds for reading words were lower than those of older observers with either natural or artificial pupils. In the 20/40 condition, however, older observers' reading size thresholds with natural pupils were significantly lower than those of the young. No significant age differences were seen at 20/30 or 20/40 on word reading with artificial pupils or on line drawing identification size thresholds with either pupil type. Prior blur experience, as estimated from observers' presenting and best optical corrections, was inversely associated with older adults' word acuity. Pupillary miosis in conjunction with neural compensation appears to account for older observers' greater ability to read blurred text.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,316
Score d'incertitude au seuil0,139

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,394
Écart entre enseignants0,366 · 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 tête enseignante, 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

Citations18
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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