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Enregistrement W2793472574 · doi:10.21037/aes.2018.ab066

AB066. Duration dependent visual plasticity via monocular deprivation

2018· article· en· W2793472574 sur OpenAlexaff
Seung Hyun Min, Alex S. Baldwin, Alexandre Reynaud, Robert F. Hess

Notice bibliographique

RevueAnnals of Eye Science · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueErgonomics and Musculoskeletal Disorders
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMonocular deprivationMonocularDuration (music)Ocular dominancePatchedPsychologyNeuroscienceComputer scienceArtificial intelligenceBiologyPhysicsVisual cortex

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Short-term monocular deprivation has been recently shown to temporarily increase the sensitivity of the patched eye. Many studies have patched subjects for an arbitrary period of 2.5 hours, but for no principled reason. Our goal is to show a relationship, if any, between the length of patching duration and the strength of its effect. Methods: We tested nine subjects with three different patching durations: 1-, 2-, 3-hour. Four of the nine subjects were patched for 5-hour. Monocular deprivation was achieved by the use of a translucent eyepatch. A session included two rounds of baseline testing of interocular eye balance, patching, and post-patching tests. Each post-patching test occurred at 0, 3, 6, 12, 24, 48, 60 and 96 minutes after patching to track the patching effect over time. Every subject performed two sessions per condition. Results: One-hour patching produced a small shift in ocular dominance. A larger shift occurred from 2-hour patching, but 3-hour patching produced a comparable effect to the one measured after 2-hour patching. Conclusions: These results show a saturation of the patching effect beyond 2-hour patching. Hence, we believe that 2-hour patching duration is the optimal duration for eye dominance changes induced by monocular deprivation.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,385
Écart entre enseignants0,346 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2018
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