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Enregistrement W4396242119 · doi:10.1167/jov.24.4.24

Stereoscopic slant contrast revisited

2024· article· en· W4396242119 sur OpenAlexafffund
Frederick A. A. Kingdom, Yoel Yakobi, Xingao Wang

Notice bibliographique

RevueJournal of Vision · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlaucoma and retinal disorders
Établissements canadiensMontreal General Hospital
Organismes subventionnairesMcGill University
Mots-clésContrast (vision)StereoscopyGeologyComputer scienceComputer vision

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The perceived slant of a stereoscopic surface is altered by the presence of a surrounding surface, a phenomenon termed stereo slant contrast. Previous studies have shown that a slanted surround causes a fronto-parallel surface to appear slanted in the opposite direction, an instance of "bidirectional" contrast. A few studies have examined slant contrast using slanted as opposed to fronto-parallel test surfaces, and these also have shown slant contrast. Here, we use a matching method to examine slant contrast over a wide range of combinations of surround and test slants, one aim being to determine whether stereo slant contrast transfers across opposite directions of test and surround slant. We also examine the effect of the test on the perceived slant of the surround. Test slant contrast was found to be bidirectional in virtually all test-surround combinations and transferred across opposite test and surround slants, with little or no decline in magnitude as the test-surround slant difference approached the limit. There was a weak bidirectional effect of the test slant on the perceived slant of the surround. We consider how our results might be explained by four mechanisms: (a) normalization of stereo slant to vertical; (b) divisive normalization of stereo slant channels in a manner analogous to the tilt illusion; (c) interactions between center and surround disparity-gradient detectors; and (d) uncertainty in slant estimation. We conclude that the third of these (interactions between center and surround disparity-gradient detectors) is the most likely cause of stereo slant contrast.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

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
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,295 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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