Direct MEG Comparison of Binocular Rivalry and Monocular Pattern Rivalry
Notice bibliographique
Résumé
Binocular rivalry (BR) requires two non-fusible images independently shown to each eye, but monocular rivalry or pattern rivalry (PR) occurs with the same image presented to both eyes. Periods of alternation experienced during PR typically differ in the strength or clarity of the overlapping components, rather than the complete dominance or suppression of visibility during BR. In this study, we recorded subject’s perceptual reports (N = 48) and MEG brain activity (N=30) while viewing BR or PR. For BR, subjects viewed orthogonal gratings with red in one eye and green in the other. This was compared to a PR condition with identical overlapping red and green gratings, with intersections compatible with the perception of transparency, shown to both eyes (dioptic viewing). For both BR and PR, the red or green gratings always flickered at F1 = 5 or F2 = 6.7 Hz, respectively. This resulted in SSVEP tagging of both eye and stimulus for BR, and tagging of stimulus for PR. Psychophysical findings show that rivalry alternation is slower for PR than BR. Mean duration of dominant or mixed percepts for PR is ~1.5 or 2.5 sec, compared to ~1.8 or 1.1 sec for BR. In fact, BR transition probabilities (between red, green, or mixed) are suggestive of tristability; this is not the case for PR. Overall, individual differences for alternation rate in PR exist and are modestly predicted by BR alternation rates (r-values of 0.4-0.5). MEG data suggests that, for PR, stimulus tagging during perceptual alternations produces strong power at fundamental frequencies as well as substantially greater power at several intermodulation frequencies compared to untagged PR, or tagged BR. Current results illustrate how, in the absence of interocular competition, bistable perception still occurs, but with different dynamics and neural substrates.
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».