MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4387116112 · doi:10.1167/jov.23.10.18

The temporal dynamics of visual crowding in letter recognition: Modulating crowding with alternating flicker presentations

2023· article· en· W4387116112 sur OpenAlexafffund
Andrew E. Silva, Rebecca Lehmann, Niki Perikleous, Benjamin Thompson

Notice bibliographique

RevueJournal of Vision · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueVisual perception and processing mechanisms
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésCrowdingFlickerPeripheral visionStimulus (psychology)Alternation (linguistics)AudiologyComputer scienceSpeech recognitionPsychologyArtificial intelligenceNeuroscienceCognitive psychologyMedicineComputer graphics (images)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Visual crowding reduces the visibility of a peripherally presented group of stimuli. This is especially challenging for peripheral reading because adjacent letters or characters perceptually crowd one another. We investigated the temporal course of spatial visual crowding by sequentially alternating the visibility of the target and flanking letters within a trigram letter stimulus presented 9° below fixation. We found that alternation rates of roughly 3 Hz released half of the total effect of crowding, whereas 10 Hz alternation rates elicited near-crowded performance. Furthermore, we found a robust performance asymmetry whereby presenting the target first elicited better performance than presenting the flankers first, an effect resembling forward masking. These results held for conditions of high, medium, and low spatial crowding. Future work will determine whether the alternation rates found in the current study can improve peripheral reading.

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)0,002
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
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)0,0010,000

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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,313 · 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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of VisionMême sujetVisual perception and processing mechanismsTravaux en français237 207