Trained Older Observers Are Equivalent to Untrained Young Adults for 3D Multiple-Object-Tracking Speed Thresholds
Notice bibliographique
Résumé
There is ample evidence that the normal aging process affects visual perceptual processing. This is particularly true when images or scenes are more complex (Faubert, 2002). For instance, it has been demonstrated that older observers are less sensitive to higher-order visual information (Habak & Faubert, 2000; Herbert et al., 2002). A perceptual-cognitive task of particular relevance is multiple object tracking or MOT (Pylyshyn, 1989), which has been shown to be less efficient with aging (Sekuler et al., 2008; Trick et al., 2005). MOT is a task where the observer is required to simultaneously track multiple elements among many and the ability of the observer is evaluated by the number of elements that the observer can track without making a mistake. A question remains as to whether older observers can be trained to regain this age-related loss. Such regain has been demonstrated for other visual perceptual tasks such as the “useful field of view” a technique that requires dual processing (Richards et al., 2006). We evaluated the performance of older and younger observers (speed thresholds) in a 3D virtual environment and demonstrated that indeed older observers were less efficient at MOT. However, after several weeks of training, the older group performed as well as the untrained younger group. This is encouraging given that most of us are required to process multiple moving elements in our real world (e.g. tracking people in crowds, sports, driving, etc.). Our results in conjunction with other studies demonstrates that the older brain remains plastic and training is a viable option for regaining certain perceptual-cognitive abilities that were lost by the normal aging process. Regaining such capacities may have an impact on individual confidence in performing daily activities and may consequently improve their general quality of life.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,003 |
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 ».