Ocular Dominance Plasticity: Measurement Reliability and Variability
Notice bibliographique
Résumé
A bstract In the last decade, studies have shown that short-term monocular deprivation strengthens the deprived eye’s contribution to binocular vision. However, the magnitude of the change in eye dominance after monocular deprivation (i.e., the patching effect) has been found to be different between for different methods and within the same method. There are three possible explanations for the discrepancy. First, the mechanisms underlying the patching effect that are probed by different measurement tasks might exist at different neural sites. Second, test-retest variability in the measurement might have led to inconsistencies, even within the same method. Third, the patching effect itself in the same subject might fluctuate across separate days or experimental sessions. To explore these possibilities, we assessed the test-retest reliability of the three most commonly used tasks (binocular rivalry, binocular combination, and dichoptic masking) and the repeatability of the shift in eye dominance after short-term monocular deprivation for each of the task. Two variations for binocular phase combination were used, at one and many contrasts of the stimuli. Also, two variations of the dichoptic masking task was tested, in which the orientation of the mask grating was either horizontal or vertical. This makes five different measurement methods in all. We hope to resolve some of the inconsistencies reported in the literature concerning this form of visual plasticity. In this study, we also aim to recommend a measurement method that will allow us to better understand its physiological basis and the underpinning of visual disorders.
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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 | 0,052 | 0,094 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».