Chromatic parameters derived from increment spectral sensitivity functions
Notice bibliographique
Résumé
We propose a mathematical model to derive the chromatic parameters from increment spectral sensitivity functions. This model was applied to determine the effective red, green, blue, and yellow mechanism contribution to the detection of the spectral stimuli of five normal trichromatic subjects. Detection thresholds were measured for a 300 ms, 1.2 degrees circular test flash presented on a 100 cd/m2 white background for spectral wavelengths between 410 and 660 nm. The model analysis confirmed that in the red-green wavelength area, the detection of our chosen stimuli was mediated by two distinct (L-M) antagonistic mechanisms: a red-green and a yellow, from the blue-yellow system. We inferred that the red-green mechanism receptive fields consisted of a single L- or M-cone center with a homogeneous or heterogeneous surround devoid of S-cone projections. For the receptive fields of the yellow half of the blue-yellow mechanism, we propose a similar configuration but with S-cone projections present in the surround. This proposal is not concordant with what is currently understood regarding retinal physiology. However, two L-M antagonistic mechanisms in the red-green wavelengths as proposed by our results predict what would appear as an intuitive yellow mechanism with a maximal sensitivity at the 578 nm wavelength, where the red-green mechanism sensitivity is null.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».