A Signal Detection Analysis of the Effects of Alcohol on Visual Contrast Sensitivity
Notice bibliographique
Résumé
Numerous studies have shown that acute ethanol consumption can reduce visual contrast sensitivity when measured using traditional psychophysical methods. However, no consideration has been given to whether nonsensory factors may also play a role. The present study used both traditional techniques and signal detection procedures to evaluate this possibility. In three within-subject experiments, 41 observers (19 Females and 22 Males) were presented with faint, contrast-modulated, visual patterns and asked to say if they had seen them. In Experiment 1, contrast thresholds were measured using a randomly interleaved staircase procedure, and the data confirmed an increase in threshold following alcohol. In Experiment 2, using similar stimuli, but applying a signal detection analysis, we found that sensitivity, as reflected in d', did not change following alcohol. However, participants became more conservative in their response criterion. The third experiment was designed to allow thresholds to be measured directly with a conventional psychophysical procedure while permitting a signal detection analysis to be performed on the same data. The conventional psychophysical task showed an increase in contrast threshold, while the signal detection analysis showed no change in sensitivity, but a shift to a more conservative criterion. These data highlight the importance of taking into account alcohol's effects on cognitive processes, even when assessing basic sensory function.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».