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Enregistrement W2271390835 · doi:10.3928/0191-3913-20010901-09

The Moving Dynamic Random Dot Stereosize Test: Development, Age Norms, and Comparison With the Frisby, Randot, and Stereo Smile Tests

2001· article· en· W2271390835 sur OpenAlexaff
Susan J. Leat, Jessica St. Pierre, Saloumeh Hassan-Abadi, Jocelyn Faubert

Notice bibliographique

RevueJournal of Pediatric Ophthalmology & Strabismus · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueFace Recognition and Perception
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTest (biology)MedicineConfidence intervalStereopsisOptometryAge groupsAudiologyDemographyArtificial intelligenceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: To determine the response of infants and children to the Moving Dynamic Random Dot Stereosize (MDRS) test and to collect cross-sectional age-related data. METHODS: Sixty visually normal individuals were divided into four age groups: 0.5-<2, 2-<5, 5-<8, and 8-<20 years. Stereopsis was measured with the MDRS test on two occasions, plus the Frisby, Randot, or Stereo Smile tests, as was age appropriate. RESULTS: All children aged >2 years and 80% of the children between ages 6 months and 2 years were able to perform the MDRS test on at least one occasion. Sixty percent of the 6-month to 2-year-old children were able to perform the Stereo Smile test on both occasions. Performance on the MDRS test improved with age up to 9 years. Improvement on the Frisby and Randot tests was seen in children aged up to 7 years. Mean and 95% confidence interval ranges for each test are given. CONCLUSION: This study gives evidence that aspects of the visual system are not fully mature until age 7-9 years. The MDRS test is a visually demanding but cognitively simple test that shows potential for detecting visual anomalies in young children.

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)0,000
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 enseignants0,054
Score d'incertitude au seuil0,506

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,264 · 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

Citations28
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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