Sighting ocular dominance magnitude varies with test distance
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Ocular dominance can be defined as the preference of an individual for viewing with one eye over the other for particular visual tasks. It is relevant to monovision contact lens wear, cataract surgery and sports vision. Clinically, the measurement of ocular dominance is typically done at an arbitrary distance using a sighting test, such as the hole-in-card method that has a binary outcome. We investigated the effect of test distance on ocular dominance measured using a binocular sighting test that provided a continuous measurement of dominance. METHODS: Ten participants with normal binocular vision took part in this study. Their binocular sighting ocular dominance and phorias were measured at one, two, four, eight and 10 metres. During the dominance tests participants made a binocular alignment judgment and then were asked to indicate the relative alignment of each eye using a visual analogue scale as a reference. RESULTS: Eight participants had strong ocular dominance (five right, three left). For these participants, there was a significant increase in the magnitude of dominance with increasing test distance (p < 0.001). This could not be fully explained by changes in convergence demand. Two participants showed very weak ocular dominance across all test distances (p > 0.05), despite changes in convergence demand. CONCLUSION: When ocular dominance is present, its magnitude varies significantly with test distance. This has significant implications for the accurate measurement of ocular dominance in the clinic and may reflect the neural processes that influence eye preference.
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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 | 0,007 |
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,003 | 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 ».