Assessing perceptual chromatic equiluminance using a reflexive pupillary response
Notice bibliographique
Résumé
Equiluminant stimuli help assess the integrity of colour perception and the relationship of colour to other visual features. As a result of individual variation, it is necessary to calibrate experimental visual stimuli to suit each individual's unique equiluminant ratio. Most traditional methods rely on training observers to report their subjective equiluminance point. Such paradigms cannot easily be implemented on pre-verbal or non-verbal observers. Here, we present a novel Pupil Frequency-Tagging Method (PFTM) for detecting a participant's unique equiluminance point without verbal instruction and with minimal training. PFTM analyses reflexive pupil oscillations induced by slow (< 2 Hz) temporal alternations between coloured stimuli. Two equiluminant stimuli will induce a similar pupil dilation response regardless of colour; therefore, an observer's equiluminant point can be identified as the luminance ratio between two colours for which the oscillatory amplitude of the pupil at the tagged frequency is minimal. We compared pupillometry-based equiluminance ratios to those obtained with two established techniques in humans: minimum flicker and minimum motion. In addition, we estimated the equiluminance point in non-human primates, demonstrating that this new technique can be successfully employed in non-verbal subjects.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».