Mental Rotation of Faces in Healthy Aging and Alzheimer's Disease
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Previous research has shown that individuals with Alzheimer's disease (AD) develop visuospatial difficulties that affect their ability to mentally rotate objects. Surprisingly, the existing literature has generally ignored the impact of this mental rotation deficit on the ability of AD patients to recognize faces from different angles. Instead, the devastating loss of the ability to recognize friends and family members in AD has primarily been attributed to memory loss and agnosia in later stages of the disorder. The impact of AD on areas of the brain important for mental rotation should not be overlooked by face processing investigations -- even in early stages of the disorder. METHODOLOGY/PRINCIPAL FINDINGS: This study investigated the sensitivity of face processing in AD, young controls and older non-neurological controls to two changes of the stimuli -- a rotation in depth and an inversion. The control groups showed a systematic effect of depth rotation, with errors increasing with the angle of rotation, and with inversion. The majority of the AD group was not impaired when faces were presented upright and no transformation in depth was required, and were most accurate when all faces were presented in frontal views, but accuracy was severely impaired with any rotation or inversion. CONCLUSIONS/SIGNIFICANCE: These results suggest that with the onset of AD, mental rotation difficulties arise that affect the ability to recognize faces presented at different angles. The finding that a frontal view is "preferred" by these patients provides a valuable communication strategy for health care workers.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».