Effects of Temporal Light Modulation on Cognitive Performance,Eye Movements, and Brain Function
Notice bibliographique
Résumé
Temporal light modulation (TLM) describes variations in light output from a light source or lighting system and can be a characteristic of their normal operation. TLM at 100 or 120 Hz can disrupt eye movements and reduce visual performance compared to 40 kHz, but little is known of the effects between those frequencies. Such evidence could provide the basis for lighting product and application standards to support the development of energy-efficient lighting systems. This repeated-measures experiment compared the effects of three stimuli (no TLM [DC], 100 Hz, and 500 Hz [both rectangular-wave, 100% modulation depth, 50% duty cycle]) on state anxiety, eye movements (blinks, saccades, fixations, and pupil size), cognitive performance (Stroop task and sentence reading speed), and visual event-related potentials (ERPs). Post-processing of EEG data included dipole source analysis and estimates of source dipole strength. TLM at 100 Hz was associated with larger pupil sizes and greater ERP dipole strength during 100 Hz exposure than no TLM, particularly in the right hemisphere. Cognitive interference was lower for 500 Hz TLM than 100 Hz. State anxiety was unaffected. The addition of TLM to the light source signal increased arousal and altered brain activity; at the highest frequency tested here this reduced cognitive interference. Arousal theory and stochastic facilitation can provide possible explanations.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».