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Enregistrement W7109975540 · doi:10.7554/elife.108788.1

Frequency-selective contrast sensitivity modulation driven by fine-tuned exogenous attention at the foveal scale

2025· article· W7109975540 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueeLife · 2025
Typearticle
Langue
DomaineComputer Science
ThématiqueVisual Attention and Saliency Detection
Établissements canadiensArtificial Intelligence in Medicine (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFovealContrast (vision)Spatial frequencySalientModulation (music)Sensitivity (control systems)Fovea centralisScale (ratio)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Exogenous attention is a rapid, involuntary mechanism that automatically reallocates processing resources toward salient stimuli. It enhances visual sensitivity in the vicinity of the salient stimulus, both in extrafoveal regions and within the high-acuity foveola. While the spatial frequencies modulated by exogenous attention in extrafoveal vision are well characterized, it remains unknown how this mechanism operates within the foveola, which can resolve spatial frequencies up to 30 cycles per degree (CPD). Here, we examined which spatial frequencies were enhanced by fine-grained deployments of exogenous attention within this highest-acuity region of the visual field. Using high-precision eye-tracking and gaze-contingent display control to precisely localize gaze during attentional allocation, we found that exogenous attention at the foveal scale selectively enhances contrast sensitivity for low- to mid-range spatial frequencies (4–8 CPD), with no significant benefits for higher spatial frequencies (12–20 CPD). In contrast, attention-related benefits on asymptotic performance at the highest contrast were observed across a wide range of spatial frequencies. These results indicate that, despite the high-resolution capacity of the foveola, exogenous attention remains an inflexible mechanism that, even at this scale, selectively enhances contrast gain for lower spatial frequencies—mirroring its behavior in extrafoveal vision.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,761
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,246 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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