Detection and identification of monocular, binocular, and dichoptic stimuli are mediated by binocular sum and difference channels
Notice bibliographique
Résumé
How are signals from the two eyes combined? We asked whether the mechanisms that limit detectability of simple binocular and dichoptic stimuli also set the limits for their identification. For example, at low contrasts, can we (a) identify monocular versus binocular stimulation and/or (b) identify stimuli that are the same in both eyes (e.g., both light discs or both dark) versus stimuli with opposite polarity (light disc in one eye, dark disc in the other). For the same- versus opposite-polarity tasks, mean proportions of correct trials for detection and for identification were almost identical. This is the classic signature of separate mechanisms for the two stimuli in question. For the monocular versus binocular task, however, identification (one eye or two?) was notably worse than detection, but these very different outcomes do not demand fundamentally different explanations. We developed a model with binocular sum and difference channels and formulated the identification task in a two-dimensional decision space whose coordinates were the sum and difference channel responses. This space was ideally suited to the same versus opposite polarity tasks, having orthogonal response axes (90° apart) for these stimuli. But monocular discs stimulated both channels, with greater overlap of monocular and binocular response distributions, hence greater perceptual confusion and poorer identification. When bias and uncertainty were also accounted for, the model fit to identification data was excellent. We conclude that the same binocular sum and difference channels are used in stimulus detection and in perceptually encoding the degree of difference between inputs to the two eyes.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,003 | 0,003 |
| 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 | 0,000 |
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 ».