Characterization of human tactile pattern recognition performance at different ages
Notice bibliographique
Résumé
This study examined tactile pattern recognition performance in human observers (N = 44) in the context of a letter recognition task at the fingertip. Participants were recruited from three different age groups (youth, n = 17; young adults, n = 14; seniors, n = 13) to examine age-related differences in performance. The influence of gender (males vs females) and hand (right vs left) was also examined. Performance was characterized in terms of both response accuracy and associated response times (RTs). Patterns of confusion between letters were also examined. Results showed that age was the most important factor in determining the capacity of our participants to perform fast and accurate pattern recognition. In this respect, younger participants (i.e., youth and young adults) clearly outperformed seniors by showing not only better accuracy and less confusion but also 2-3 times faster RT. By comparison, the combined influence of "hand" and "gender" on recognition performance was only marginal. These results indicate that the ability to perform complex tactile pattern recognition is already well established in youth 10-14 years of age with only minor refinements occurring later in early adulthood. With advancing age, such ability becomes far less efficient, as judged by the drastic increase in RT observed in seniors, in spite of a relatively good accuracy. This suggests that alterations not only at the peripheral receptor level but also at the central processing level might play an important role in limiting the ability of seniors to perform fast and efficient pattern recognition at the fingertip.
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».