Summation of contrast across the visual field: a common “fourth root” rule holds from the fovea to the periphery
Notice bibliographique
Résumé
A bstract Increasing the area of grating-like stimuli reduces their contrast detection thresholds. Characterising the visual system’s summation rule this way provides insights into early visual architecture. Previous work in the fovea has found linear summation over short distances, consistent with integration within the receptive fields of early cortical neurons. Beyond this range, the benefit of stimulus area is reduced. Here, we investigated whether the same integration rule holds for stimulus elongations centred at different positions across the visual field. We did this for “tiger tail” strips of grating (growing orthogonally to the major axis of the early receptive fields) in the fovea, parafovea (3 deg), and periphery (10.5 deg). The interpretation of results from previous studies has been complicated by variation in local contrast sensitivity across the visual field. We addressed this here by using detailed maps of the inhomogeneity for each participant (their “witch hat”) to generate “compensated” stimuli where the local stimulus contrast was amplified by the reciprocal of their local sensitivity. Our results followed a common fourth-root summation rule for tiger-tails in the fovea, parafovea, and periphery. We explained this by a “noisy energy” model that combined: i) a “witch hat” sensitivity surface, ii) linear filtering by receptive fields, iii) square-law contrast transduction, and iv) an internal template to direct the observer’s attention to the spatial extent of the stimulus. Fitting this model with a single global sensitivity parameter accounted for foveal and parafoveal results (56 thresholds), with one further parameter needed to model the periphery (84 thresholds).
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».