Sensory transmission, rate of extraction and asymptotic performance in visual backward masking as a function of age, stimulus intensity and similarity
Notice bibliographique
Résumé
Speed of visual information processing alters as we age. Using a visual backward masking (VBM) task, we have compared cohorts of various ages (10, 15, 20, 40 and 60 years of age) on three parameters of a two-stage model (Lagged-Accrual Model, LAM) presented by Muise, LeBlanc, Lavoie and Arsenault, 1991. Of particular interest were the duration (Tlag) of initial chance performance reflecting sensory transduction and transmission, the rate (theta) of central information accrual and level (alpha) of asymptotic performance. These parameters were shown to vary systematically as a function of age, similarity of stimulus set (CGOQ vs IOSX) and stimulus intensity (0.57, 0.70, 0.86, and 1.06 cd/m2). Surprisingly, speed of sensory processing was already at its fastest for the 10 year-olds. The rate of extraction was at a maximum at 15 years with a sharp deline for older subjects. Older subjects were less able to take advantage of enhanced information available in increased stimulus intensities and dissimilarities. Differential asymptotic performance in the youngest group as a function of intensity suggests attentional lapses. Results will also be presented that suggest increasing stimulus intensity may “normalize” parametric VBM performance as a function of age. Older subjects may simply need more intense or high contrast stimuli. A discussion follows that may be pertinent to the comparison of different clinical populations in early visual information processing within the context of VBM.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,000 |
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 ».