The Binocular Balance at High Spatial Frequencies as Revealed by the Binocular Orientation Combination Task
Notice bibliographique
Résumé
How to precisely quantify the binocular eye balance (i.e., the contribution that each eye makes to the binocular percept) across a range of spatial frequencies using a binocular combination task, is an important issue in both clinical and basic research. In this study, we aimed to compare the precision of a binocular orientation combination paradigm with that of the standard binocular phase combination paradigm in measuring the binocular eye balance at low to high spatial frequencies. Nine normal adults (average age: 24.6 ± 2.0 years old) participated. Subjects viewed an LED screen dichoptically with polarized glasses in a dark room. The method of constant stimuli was used to quantitatively assess the point of subjective equality (PSE), i.e., the interocular contrast ratio when two eyes are balanced in binocular combination, for stimulus spatial frequencies from 0.5 to 8 cycles/degree. Precision was quantified by the variance [i.e., standard error (SE), obtained from 100 bootstrap estimates] associated to the PSE. Using stimuli whose interocular phase difference at the edge of the gratings was matched at 45°, we found that the orientation paradigm provides more precision than the standard binocular phase combination paradigm, especially at high frequencies (Experiment 1). Such differences remained when using stimuli that had three times larger interocular phase difference (Experiment 2) or displayed at four times higher stimuli resolution (Experiment 3). Our results indicate that a binocular combination tasked based on orientation rather than phase, provides a more precise estimate of binocular eye balance in human adults at high spatial frequencies, thus allowing a binocular balance to be assessed within the spatial region where amblyopes are most defective (i.e., high spatial frequencies).
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».