Simulating the effect of age-related neurobiological alterations (NBAs) on a first- and second-order orientation-identification task
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: With normal aging, various neurobiological alterations (NBAs) occur that cause subtle visuo-perceptual deficits. These deficits are generally greater for complex visual information. Identifying which NBA causes these deficits is difficult because such deficits are subtle and may be the result of various NBAs emerging more or less simultaneously. The goal of our study was to simulate various NBA using an artificial neural network to identify which one correlates best with psychophysical human aging findings. Methods: An artificial neural network learned to perform an orientation-identification task for simple, luminance-defined (first-order) and complex, texture-defined (second-order) stimuli. Habak & Faubert (2000) demonstrated that orientation-identification thresholds for a group of elderly observers (X=70.1 years) increased by 29 % for first-order stimuli and 77 % for second-order stimuli compared to young adults (X=23 years). Once the artificial neural network learned the tasks, various NBAs were simulated. Results: Simulations showed that several NBA hypotheses including synapse loss, myelin sheath degradation and degeneration of intra-cortical inhibition correlated with the psychophysical results for the two age groups tested by Habak & Faubert (2000). However, these hypotheses did not predict the same relative loss in performances for other age groups, such as the middle-aged and very elderly observers. Conclusion: The artificial neural networks were able to predict relative threshold increase reflecting different types of physiological changes during the aging process for two age groups. However, psychophysical data for other age groups are required to differentiate between NBAs.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,000 |
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 ».