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Enregistrement W2168571387 · doi:10.1097/opx.0000000000000106

The Effect of Blur on the Perception of Up

2013· article· en· W2168571387 sur OpenAlexaff
Laurence R. Harris, Michael Jenkin

Notice bibliographique

RevueOptometry and Vision Science · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOphthalmology and Visual Impairment Studies
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPerceptionPsychologyCognitive psychologyOptometryComputer scienceMedicineNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Knowing one's orientation relative to the environment is important for many aspects of vision including object recognition, action planning, and balance. Here we assess how inadequate optical correction for typical refractive errors might influence this. We measured the effect of blur on the perception of orientation as measured by the subjective visual vertical (SVV) and the perceptual upright (PU). METHODS: The SVV and the PU were determined using a tilted line (was the line tilted left or right of vertical?) and the Oriented CHAracter Recognition Test (OCHART; was a character a "p" or a "d"?), respectively, in the presence of tilted visual backgrounds that were blurred using Gaussian blur with a radius of from 0 to 91 arc min. This is approximately equivalent to between 0 and 13 diopters of refractive error. RESULTS: Blur reduced the influence of vision on both the SVV and PU by one just noticeable difference (84%) when vision was blurred by 11 to 13 arc min. That is, visual cues to self-orientation remain effective until vision is degraded to about 20/240 - roughly equivalent of taking off a pair of 2 diopter prescription glasses. CONCLUSIONS: This reduction in the effectiveness of vision for determining orientation has important implications for the visually impaired and the elderly. Attempting tasks that require balance in the presence of uncorrected refractive errors may be more hazardous than expected. The effect of not optically correcting peripheral vision may also be consequential owing to the role of the far periphery in balance control.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,173
Score d'incertitude au seuil0,408

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,463
Écart entre enseignants0,443 · 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 tête enseignante, 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

Citations3
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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