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Enregistrement W4416867126 · doi:10.15353/cjo.v87i4.6125

A Comparison Between Two Ocular Dominance Tests:

2025· article· W4416867126 sur OpenAlexaffvenue
Xiaoxin Chen, Arijit Chakraborty, William R. Bobier, Benjamin Thompson

Notice bibliographique

RevueCanadian journal of optometry/CJO. Canadian journal of optometry · 2025
Typearticle
Langue
DomaineMedicine
ThématiqueOphthalmology and Visual Impairment Studies
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesMidwestern University
Mots-clésOcular dominanceDominance (genetics)Intraclass correlationBinocular rivalryRepeatabilityRivalry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: Ocular dominance can be measured by a variety of tests, which may not yield the same results. This study compared the repeatability and agreement for two ocular dominance tests, a newer letter dominance test and a well-established binocular rivalry test.Methods: Thirty-nine adults (28 females and 11 males) with normal vision completed three sessions involving letter dominance and the binocular rivalry tests. An additional seven participants completed only one session. Within-test repeatability was assessed through intraclass correlation and standard deviation. Between-tests agreement was assessed through a Bland-Altman test, intraclass correlation, and ocular dominance directions.Results: Within-test analysis indicated that the letter dominance test had better repeatability than the grating rivalry test (intraclass correlation coefficient: letter dominance 0.829, rivalry 0.790; standard deviation: letter dominance 0.015 [median], rivalry 0.023 [median], P = .015). Between-test analysis indicated that the two tests had moderate to good agreement (intraclass correlation coefficient 0.712) and identified the same eye as dominant for most participants, although not all (39 consistent across tests, seven inconsistent when a strict measure of equidominance was adopted).Conclusion: These analyses indicate that the letter dominance test is a more repeatable measure of ocular dominance than the grating rivalry test, and that ocular dominance magnitude metrics do vary across tests.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,034
Tête enseignante GPT0,432
Écart entre enseignants0,398 · 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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