Investigating causal effects of pupil size on visual discrimination and visually evoked potentials in an optotype discrimination task
Notice bibliographique
Résumé
Pupil size primarily changes to regulate the amount of light entering the retina, optimizing the balance between visual acuity and sensitivity for effective visual processing. However, research directly examining the relationship between pupil size and visual processing has been limited. While a few studies have recorded pupil size and EEG signals to investigate the role of pupil size in visual processing, these studies have predominantly focused on the domain of visual sensitivity. Causal effects of pupil size on visual acuity, therefore, remain poorly understood. By manipulating peripheral background luminance levels and target stimulus contrast while simultaneously recording pupillometry and EEG signals, we examined how absolute pupil size affects visual discrimination and visually evoked potentials (VEP) in a task using optotype mimicking the Snellen eye chart, the most common assessment of visual acuity. Our findings indicate that both higher background luminance levels and higher target contrast were associated with improved target discrimination and faster correct reaction times. Moreover, while higher contrast visual stimuli evoked larger VEPs, the effects of pupil size on VEPs were not significant. Additionally, we did not observe inter-individual correlations between absolute pupil size and discrimination performance or VEP amplitude. Together, our results demonstrate that absolute pupil size, regulated by global luminance level, played a functional role in enhancing visual discrimination performance in an optotype discrimination task. The differential VEP effects of pupil size compared to those of stimulus contrast further suggested distinct neural mechanisms involved in facilitating visual acuity under small pupils.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».