Cross-orientation masking in human color vision: Application of a two-stage model to assess dichoptic and monocular sources of suppression
Notice bibliographique
Résumé
Cross-orientation masking (XOM) occurs when the detection of a test grating is masked by a superimposed grating at an orthogonal orientation, and is thought to reveal the suppressive effects mediating contrast normalization. Medina and Mullen (2009) reported that XOM was greater for chromatic than achromatic stimuli at equivalent spatial and temporal frequencies. Here we address whether the greater suppression found in binocular color vision originates from a monocular or interocular site, or both. We measure monocular and dichoptic masking functions for red-green color contrast and achromatic contrast at three different spatial frequencies (0.375, 0.75, and 1.5 cpd, 2 Hz). We fit these functions with a modified two-stage masking model (Meese & Baker, 2009) to extract the monocular and interocular weights of suppression. We find that the weight of monocular suppression is significantly higher for color than achromatic contrast, whereas dichoptic suppression is similar for both. These effects are invariant across spatial frequency. We then apply the model to the binocular masking data using the measured values of the monocular and interocular sources of suppression and show that these are sufficient to account for color binocular masking. We conclude that the greater strength of chromatic XOM has a monocular origin that transfers through to the binocular site.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».