Différences individuelles et traitement visuel des fréquences spatiales
Bibliographic record
Abstract
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.
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How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.115 | 0.002 |
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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".