Visual perception and visual cognition in healthy and pathological ageing
Notice bibliographique
Résumé
This volume features state-of-the-art approaches to determining the effects of ageing on visual perception, visual cognition, and visually guided behavior.They incorporate psychophysics, eye movements, electrophysiology, and neuroimaging to determine how ageing affects vision in health and pathology.Brockmole and Logie (2013) present behavioral findings on the visual working memory (VWM) abilities of over 55,000 individuals, aged 8 and 75 years, who were studied on-line to provide an analysis of age-related change in VWM.The results showed that VWM varies over the lifespan, peaking at age 20, to be followed by a sharp linear decline.By the age 55 years, adults possess poorer immediate visual memory than 8 and 9 year olds.Allard et al. (2013) present their work on age-related deficits on second-order motion processing at all temporal frequencies including the ones for which no age-related effect on first-order motion processing has so far been observed.They conclude that aging affects the ability to track moving features.Van der Stigchel et al. (2013) tested four macular degeneration (MD) patients in a visual search paradigm and contrasted their performance with that of healthy controls with and without a simulated scotoma.Saccadic search latencies for the MD group were significantly longer in both conditions compared to controls.Legault et al. (2013) report the results of a study on the capacity of older participants to improve their tracking-speed thresholds in a dynamic, virtual reality environment.Their results show that this capacity is significantly affected by healthy aging but that perceptual-cognitive training can significantly reduce age-related effects in older individuals.Bower et al. (2013) show how perceptual learning can improve motion discrimination for older, compared to younger, individuals under high-and lowcontrast conditions.Both older and younger subjects exhibited lower duration thresholds after training.Graham et al. (2013) focus on patients with early Alzheimer's dementia with respect to the temporal stability of their aesthetic judgments of paintings.They find that the stability of aesthetic judgments for portrait paintings, landscape paintings, and landscape photographs is not different from those of controls, whereas the aesthetic stability for portrait photographs was significantly impaired in the AD group.Hamel et al. (2013) use a driving simulator paradigm with eye-and head-movement recordings in young and old subjects to assess age-related changes in visual exploratory behavior.No significant age effects were found regarding saccadic parameters.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».