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Enregistrement W2101658753 · doi:10.1017/s1355617711001585

Dorsal Stream Contributions to Perceptual Asymmetries

2011· article· en· W2101658753 sur OpenAlexaff
Nicole A. Thomas, Oliver Schneider, Carl Gutwin, Lorin Elias

Notice bibliographique

RevueJournal of the International Neuropsychological Society · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueSpatial Neglect and Hemispheric Dysfunction
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHemispatial neglectPsychologyAttentional biasVisual fieldDorsumPerceptionCognitive psychologyAudiologyMotion perceptionNeglectNeuroscienceCognitionMedicineAnatomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Neurologically normal individuals show a bias toward the left side of space, referred to as pseudoneglect due to its similarity to clinical hemispatial neglect. The left bias appears to be stronger in the lower visual field during free-viewing, which could result from preferential dorsal stream processing. The current experiments used modified greyscales tasks, incorporating motion and isoluminant color, to explore whether targeting dorsal or ventral stream processing influenced the strength of the left bias. It was expected that the left bias would be stronger on the motion task than on a task incorporating isoluminant color. In Study 1, similar left biases were observed during prolonged viewing for luminance, motion and red, but not green color. The unexpected finding of a leftward bias for red under prolonged viewing was replicated in Study 2. A leftward bias for motion was also evident during 150 ms viewing in Study 2. In Study 3, the left bias was not apparent when using a blue/yellow condition, suggesting the left bias for red under prolonged viewing was likely unique to red. Furthermore, the leftward bias for red disappeared under brief viewing conditions. It is suggested that dorsal stream processing likely underlies visual field differences in pseudoneglect.

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)0,004
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
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 recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 GPT0,309
Écart entre enseignants0,260 · 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

Citations10
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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