Notice bibliographique
Résumé
There are conflicting results regarding the effect of aging on second-order motion processing (i.e., motion defined by attributes other than luminance, such as contrast). Two studies (Habak and Faubert, 2000; Tang and Zhou, 2009) found that second-order motion processing was more vulnerable to aging than first-order motion processing. Conversely, Billino et al. (2011) recently found that aging affected first- and second-order motion processing by similar proportions. These three studies used contrast-defined motion as a second-order stimulus, but there can be at least two potential issues when using such a stimulus to evaluate age-related sensitivity losses. First, it has been shown that the motion system processing contrast-defined motion varies depending on the stimulus parameters. Thus, although all these three studies assumed that their contrast-defined motion was processed by a low-level second-order motion system, this was not necessarily the case. The second potential issue is that contrast-defined motion consists in a contrast modulation of a texture rich in high spatial frequencies and aging mainly affects contrast sensitivity at high spatial frequencies. Consequently, some age-related sensitivity loss to second-order motion could be due to a lower sensitivity to the texture rather than to motion processing per se. To avoid these two potential issues, we used a second-order motion stimulus void of high spatial frequencies and which has been shown to be processed by a high-level feature tracking motion system, namely fractal rotation (Lagacé-Nadon et al., 2009). We found an age-related deficit on second-order motion processing at all temporal frequencies including the ones for which no age-related effect on first-order motion processing was observed. We conclude that aging affects the ability to track features. Previous age-related results on second-order and global motion processing are discussed in light of these findings.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,004 | 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 ».