Developmental mechanisms underlying improved contrast thresholds for discriminations of orientation signals embedded in noise
Notice bibliographique
Résumé
We combined an external noise paradigm with an efficient procedure for obtaining contrast thresholds (Lesmes et al., 2006) in order to model developmental changes in the effect of noise on contrast discrimination during childhood. Specifically, we measured the contrast thresholds of 5-, 7-, 9-year-olds and adults (n = 20/age) in a two alternative forced-choice orientation discrimination task over a wide range of external noise levels and at three levels of accuracy. Overall, as age increased, contrast thresholds decreased over the entire range of external noise levels tested. The decrease was greatest between 5 and 7 years of age. The reduction in threshold after age 5 was greater in the high than the low external noise region, a pattern implying greater tolerance of the irrelevant background noise as children became older. To model the mechanisms underlying these developmental changes in terms of internal noise components, we adapted the original perceptual template model (Lu and Dosher, 1998) and normalized the magnitude of performance changes against the performance of 5-year-olds. The resulting model provided an excellent fit (r (2) = 0.985) to the contrast thresholds at multiple levels of accuracy (60, 75, and 90%) across a wide range of external noise levels. The improvements in contrast thresholds with age were best modeled by a combination of reductions in internal additive noise, reductions in internal multiplicative noise, and improvements in excluding external noise by template retuning. In line with the data, the improvement was greatest between 5 and 7 years of age, accompanied by a 39% reduction in additive noise, 71% reduction in multiplicative noise, and 45% improvement in external noise exclusion. The modeled improvements likely reflect developmental changes at the cortical level, rather than changes in front-end structural properties (Kiorpes et al., 2003).
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 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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».