Contrast sensitivity, healthy aging and noise
Notice bibliographique
Résumé
At least three studies have used external noise paradigms to investigate the cause of contrast sensitivity losses due to healthy aging. These studies have used noise that was spatiotemporally localized on the target. Yet, Allard and Cavanagh (2011) have recently shown that the processing strategy can change with localized noise thereby violating the noise-invariant processing assumption and compromising the application of external noise paradigms. The present study reassessed the cause of age-related contrast sensitivity losses using spatiotemporally extended external noise (i.e., full-screen, continuously displayed dynamic noise). Contrast thresholds were measured for young (mean=24 years) and older adults (mean=69 years) at 3 spatial frequencies (1, 3 and 9 cpd) and 3 noise conditions (noise-free, local noise and extended noise). At the two highest spatial frequencies, the results were similar with local and extended noise: the sensitivity loss was mainly due to lower calculation efficiency. At the lowest spatial frequency, age-related contrast sensitivity losses were attributed to the internal equivalent noise when using extended noise and, like in previous studies, due to calculation efficiency with local noise. These results show that the interpretation of external noise paradigms can drastically differ depending on the noise type suggesting that external nose paradigms should use external noise that is spatiotemporally extended like internal noise to avoid triggering a processing strategy change. Contrary to previous studies, we conclude that healthy aging does not affect the calculation efficiency of the detection process at low spatial frequencies.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».