Archivio · Preprint · 2023
Che aspetto ha la neve visiva? Quantificazione per corrispondenza con una simulazione (versione preprint)
What Does Visual Snow Look Like? Quantification by Matching a Simulation.
Samantha A. Montoya, Carter B. Mulder, Karly D. Allison, Michael S. Lee, Stephen A. Engel, Michael‐Paul Schallmo
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In italiano
Sintesi originale di Visual Snow Italia, generata automaticamente dal solo abstract, non ancora rivista. Non è una traduzione dell'abstract: per il testo dell'editore vale il collegamento qui sopra.
In breve
Non è uno studio a sé: è la versione preprint di un lavoro già presente in archivio, pubblicato l'anno dopo su rivista. Fra le due versioni un valore è cambiato: il contrasto medio. Fa fede la versione pubblicata.
Spiegato con parole semplici
Questa scheda esiste per evitare un equivoco. In archivio compaiono due record per lo stesso studio: questo, depositato come preprint prima della revisione fra pari, e la versione pubblicata l'anno successivo su rivista. Non sono due ricerche indipendenti che confermano lo stesso risultato: sono lo stesso lavoro in due momenti della sua vita.
Restano due record separati perché preprint e articolo pubblicato ricevono identificatori diversi, e l'archivio fonde due schede solo quando condividono un identificatore — una regola prudente, che preferisce due schede da unire a mano a una sola sbagliata.
Il contenuto è quello descritto nella scheda della versione pubblicata: trentuno partecipanti regolano dimensione, densità, velocità di aggiornamento e contrasto di una simulazione finché non corrisponde a quello che vedono; le impostazioni risultano molto stabili fra le prove.
Un valore però è cambiato fra le due versioni. Il contrasto medio riportato qui è più basso di quello che compare nell'articolo pubblicato. Dimensione, densità e frequenza di aggiornamento coincidono; il contrasto no.
Non sappiamo perché sia cambiato — potrebbe essere una correzione emersa in revisione, un ricalcolo o un cambio di convenzione nella misura. Quello che si può dire è quale valore usare: quello della versione pubblicata, che è passata per la revisione fra pari.
È anche un piccolo promemoria su come funziona la ricerca: fra il deposito di un preprint e la pubblicazione i numeri possono cambiare, ed è uno dei motivi per cui la revisione fra pari serve.
Analisi tecnica: metodo, risultati e limiti
Genere. Preprint dello studio pubblicato l'anno successivo su rivista di scienze della visione, presente in archivio come record distinto. Non è una replica né uno studio indipendente.
Perché sono due record. La deduplicazione dell'archivio fonde due schede solo quando condividono un identificatore. Preprint e articolo pubblicato ricevono DOI diversi — il preprint dal repository, l'articolo dall'editore — quindi la regola non li unisce, correttamente rispetto alla propria logica. È il caso limite noto della deduplicazione per identificatore, ed è documentato come tale nella metodologia.
Contenuto. Identico alla versione pubblicata per metodo e per quasi tutti i risultati: trentuno partecipanti con sindrome della neve visiva regolano dimensione, densità, velocità di aggiornamento e contrasto di una simulazione su monitor fino alla corrispondenza con la propria percezione interna; affidabilità fra le prove con coefficienti di correlazione intraclasse superiori a 0,89; dimensione inferiore a 2 primi d'arco; frequenza temporale media 18,2 Hz; densità media degli elementi rispetto allo sfondo 2,87%.
La differenza fra le versioni. Il contrasto quadratico medio riportato in questa versione è 0,013; la versione pubblicata riporta un valore superiore. La causa non è desumibile dagli abstract. Fa fede la versione pubblicata, sottoposta a revisione fra pari.
Limiti. Oltre a quelli della versione pubblicata — misura per corrispondenza fra percezione interna e stimolo esterno, senza un valore vero di riferimento; nessun gruppo di controllo; medie riportate senza variabilità fra partecipanti — questa versione ha il limite di non essere stata revisionata, e almeno un suo valore è stato successivamente modificato.
Livello di evidenza. Preprint di uno studio poi pubblicato. Non va conteggiato come evidenza aggiuntiva: sommato alla versione pubblicata, farebbe sembrare due gli studi che sostengono lo stesso risultato.
Abstract originale
Testo degli autori, riprodotto perché la licenza lo consente (Testo completo ripubblicabile, cc-by).
<p>The primary symptom of visual snow syndrome (VSS) is the unremitting perception of small, flickering dots covering the visual field. VSS is a serious but poorly understood condition which can interfere with daily tasks. Several studies have provided qualitative data about the appearance of visual snow, but methods to quantify the symptom are lacking. Here, we developed a task in which participants with VSS adjusted parameters of simulated visual snow on a computer monitor until the simulation matched their internal visual snow. On each trial, participants (n = 31 with VSS) modified the size, density, update speed, and contrast of the simulation. Participants’ settings were highly reliable across trials (intraclass correlation coefficients > 0.89), and they reported the task was effective at stimulating their visual snow. On average, visual snow was very small (less than 2 arcminutes in diameter), updated quickly (mean temporal frequency = 18.2 Hz), low density (mean snow elements vs. background = 2.87%), and low contrast (average root mean square contrast = 0.013). Our task provides a quantitative assessment of visual snow percepts, which may help individuals with VSS communicate their experience to others, facilitate assessment of treatment efficacy, and further our understanding of the symptom’s trajectory, as well as its neural origins.</p>
Dati bibliografici
- Tipo
- Preprint
- Revisione paritaria
- Revisione non verificata
- Accesso
- Accesso aperto
- Riutilizzo
- Testo completo ripubblicabile (cc-by)
- Citazioni registrate
- 1
- OpenAlex
- W4387578974
Autori
- Samantha A. Montoyaautore di riferimentoORCID 0000-0003-4020-6380University of Minnesota
- Carter B. MulderUniversity of Minnesota
- Karly D. AllisonUniversity of Minnesota
- Michael S. LeeORCID 0000-0002-4737-2106University of Minnesota
- Stephen A. EngelORCID 0000-0002-5241-6433University of Minnesota
- Michael‐Paul SchallmoORCID 0000-0001-8252-8607University of Minnesota
Come citare questo lavoro
Samantha A. Montoya, Carter B. Mulder, Karly D. Allison, et al.. What Does Visual Snow Look Like? Quantification by Matching a Simulation.. 2023. doi:10.31234/osf.io/9zmaf
Cita sempre il lavoro originale, non questa pagina: l'archivio è un indice, gli autori sono altri.
Da dove viene questa scheda
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