Bibliographic record
Abstract
Afin de mieux comprendre les propriétés et les mécanismes sous-tendant la stéréoscopie, nous avons examiné la relation entre la fréquence spatiale de luminance de la porteuse et la fréquence spatiale de disparité de l'enveloppe. Les seuils de détection d'une ondulation sinusoïdale de disparité portée par un bruit passe-bande équi-détectable ont été mesurés en fonction de la fréquence spatiale de disparité de l'enveloppe à la fois pour des stimuli centraux et périphériques en utilisant une tâche standard de choix forcé entre 2 intervalles. Nous avons trouvé une relation caractéristique qui dépend de la fréquence spatiale de disparité de l'enveloppe. À hautes-fréquences spatiales de disparité de l'enveloppe (>1 c/d), le rapport optimal est d'environ 2.6, alors qu'à basses-fréquences spatiales de disparité de l'enveloppe, la fréquence spatiale de luminance absolue de la porteuse présente un optimum (i.e., 3 c/d). En périphérie, la vision est restreinte aux fréquences spatiales de disparité de l'enveloppe inférieures à 1 c/d. En conséquence, suivant cette dernière règle, la fréquence spatiale de luminance optimale de la porteuse diminue avec l'excentricité. Cette observation est cohérente avec la présence de plusieurs canaux de traitement de la stéréoscopie globale et se confirme en utilisant un paradigme de 2x2 choix forcés détection/discrimination. De plus, en raison des différentes relations entre porteuse et enveloppe en vision centrale et périphérique, la stéréoscopie globale périphérique ne peut pas être simplement liée à la stéréoscopie globale centrale par un facteur d'échelle et ne peut ainsi pas être simplement due à la magnification corticale comme il a été suggéré.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".