Detection and identification of one-dimensional noise stimuli: effects of temporal spectrum
Notice bibliographique
Résumé
Although contrast detection models can also account for stimulus identification performance, neuroimaging and behavioural studies have found partially distinct mechanisms underlying the tasks. We examined the effect of stimulus duration on detection or identification tasks with filtered dynamic noise targets and the interaction between the temporal spectrum of the dynamic noise and the benefit of temporal integration. Detection and identification (left- or right-oblique target) thresholds were measured for one-dimensional spatially pink noise presented for 50, 200, or 1000 ms in a circular envelope. The noise was either static or dynamic. In the dynamic case, it had either a white or pink temporal spectrum. In the detection task, a noise target appeared in either the first or second interval (with the other interval blank). In the discrimination task, both intervals contained a noise stimulus, one being left- and the other right-oblique. The observer reported which interval contained the left-oblique target. Ten participants with healthy vision performed all experiment conditions. Thresholds were analysed with a three-way rm-ANOVA (task x temporal noise x noise duration). Threshold RMS contrast significantly varied depending on the task (F1,9 = 16.7, p < 0.01), temporal spectrum (F2,18 = 21.0, p < 0.0001), and duration (F2,18 = 246.1, p < 0.0001). Identification thresholds were lower than detection thresholds. Thresholds also decreased with stimulus duration. Comparing between constant and dynamic noise conditions, thresholds were highest for stimuli with white temporal spectra, followed by pink and constant noise. We find that temporal integration improves sensitivity with increasing stimulus duration, though for white noise it is likely that linear combination over short durations reduces the effective contrast. Although we find greater sensitivity in the identification task, we do not find any differences in the effects of the temporal aspects of the stimuli compared to simple detection.
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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 ».