AB071. Psychophysical investigation of dichoptic blur suppression in human vision
Notice bibliographique
Résumé
Background: In situations where one eye gives a more blurred input to visual processing than the other, the input from the sharper eye tends to dominate the percept. This phenomenon has clinical relevance for monovision treatment, where the two eyes are corrected separately for different distances. We performed a psychophysical investigation of subjects’ ability to identify which of a set of images was blurred in one eye. Methods: We tested 17 subjects with normal or corrected-to-normal vision. On each trial, subjects viewed an array of four pictures using a monitor with shutter goggles. In the first experiment, three of the pictures were sharp in both eyes (distractors). The fourth picture was sharp in one eye and blurred by a low-pass filter in the other. Subjects identified that odd-one-out target over many trials with different degrees of blur. In the second experiment the target picture was given the same treatment, but the three non-target pictures were made monocular (sharp in one eye, mean grey in the other). Results: The results from the first experiment with binocular distractors followed our expectations, with subjects showing better performance at detecting more severe blurs. In the second experiment with monocular distractors, we found large individual differences between our observers. Some performed the same as they did in the first condition, others now found the task impossible, and a few performed worse with severe blurs than they did with slight blurs. Conclusions: Previous studies have reported individual differences in blur suppression, however this study reveals that these differences may depend on the precise details of the judgements being made.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,004 | 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 ».