MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7065376952

Différences individuelles et traitement visuel des fréquences spatiales

2020· other· fr· W7065376952 sur OpenAlexfundaboutno aff

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2020
Typeother
Languefr
DomaineEngineering
ThématiqueElectromagnetic Compatibility and Measurements
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaChild and Family Research Institute
Mots-clésLimitingStatistical analysisVideo recording
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La courbe de sensibilité au contraste – la façon selon laquelle la sensibilité diffère selon les fréquences spatiale – a été mesurée pour la première fois en 1956 (Schade, 1956). Elle diffère d’individu en individu et, quoiqu’elle ait été observée pour la première fois il y a plus de 60 ans, certains facteurs ayant un impact sur ces différences individuelles sont mal compris. La figure de Campbell-Robson est une grille sinusoïdale dont la fréquence spatiale varie sur l’axe des x et le contraste varie sur l’axe des y, de sorte que l’observateur perçoit une courbe directement sur la figure. Si cette figure contenait de l’information sur la courbe de sensibilité au contraste d’un individu, elle aurait pu être utilisée pour développer une méthode rapide permettant de mesurer la courbe de sensibilité au contraste. Or, les résultats de l’article 1 montrent qu’il n’existe que peu d’information à propos de la courbe de sensibilité au contraste dans la figure de Campbell-Robson. La maturation de la sensibilité au contraste n’est pas bien comprise. Puisque les études antérieures ont utilisé, entre autres, des méthodes et des tâches différentes, les résultats rapportés par ces études sont contradictoires. Nous nous sommes penchés sur la question dans l’article 2 en utilisant une méthode objective pour mesurer la sensibilité au contraste pour une grande étendue de fréquences spatiales (0.5 à 30 cycles par degré) et une grande étendue d’âges (4 à 27 ans). Au lieu d’utiliser l’âge comme variable catégorielle en séparant les participants en groupes, nous avons utilisé une méthode de régression locale (LOESS) pour utiliser l’âge comme variable continue et ainsi obtenir plus de précision sur l’âge de maturation. Les résultats montrent que la sensibilité devient semblable à celle d’un adulte autour de 12 ans pour les fréquences spatiales basses et hautes, et autour de 17 ans pour les fréquences spatiales moyennes. Après l’âge, la culture dans laquelle une personne grandit est un autre facteur pouvant avoir un impact sur la sensibilité au contraste. Dans l’article 3, nous avons vérifié l’effet de la culture sur la courbe de sensibilité au contraste en la mesurant de deux manières différentes chez des participant.es chinois.es et canadien.nes. Les résultats montrent que la courbe de sensibilité au contraste ne semble pas être différente chez les deux cultures. Compte tenu de différences interculturelles dans les fixations oculaires sur les visages, nous avons vérifié s’il existe des différences dans les fréquences spatiales contenues dans la représentation interne des visages chez les deux cultures. Nos résultats montrent que les participant.es chinois.es utilisent de plus basses fréquences spatiales et les participant.es canadien.nes utilisent de plus hautes fréquences spatiales pour reconnaître les visages. En somme, les résultats présentés dans cette thèse permettent de mieux comprendre les différences individuelles dans la sensibilité au contraste.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,973
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1150,002

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 Opus0,075
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,223 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeAutre devis
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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueOpen MINDMême sujetElectromagnetic Compatibility and MeasurementsTravaux en français237 207