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Enregistrement W2163675646 · doi:10.2466/24.27.pms.119c26z7

Lower-Right and Upper-Left Biases within Upper and Lower Visual Fields in a Circular Array Task

2014· article· en· W2163675646 sur OpenAlexaff
Izabela Szelest, Lorin Elias

Notice bibliographique

RevuePerceptual and Motor Skills · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueSpatial Neglect and Hemispheric Dysfunction
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHorizontal and verticalHorizontal position representationDimension (graph theory)Visual fieldPsychologyGrayscaleMathematicsGeometryComputer visionComputer scienceImage (mathematics)Neuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Visuospatial performance varies along the horizontal and vertical dimensions, resulting in behavioral biases such as pseudoneglect. The interaction between the horizontal and vertical attentional biases was investigated using a novel circular array task capable of conveying relative brightness information across vertical and horizontal dimensions simultaneously. In a novel circular array task comprised of six discs, the grayscale gradient was disrupted by switching two grayscale values within the array. Leftward biases were observed in the lower visual fields and rightward biases in the upper visual fields. More importantly, the magnitude of bias within the upper/lower horizontal dimension altered depending on the relative position of the stimuli along horizontal and vertical axes within each dimension. Manipulating the upper-most and leftward discs yield stronger biases than manipulating rightward discs. Furthermore, stronger biases were observed during bottom and rightward disc manipulation. The upper-left and lower-right biases within the horizontal dimension indicate that the interactions between the horizontal and vertical biases may not rely simply on the dichotomy within the horizontal and vertical dimensions, but also on the relative spatial distribution of stimuli within these dimensions.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,231 · 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

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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