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Enregistrement W2158373697 · doi:10.1002/dev.21094

Face memory deficits in patients deprived of early visual input by bilateral congenital cataracts

2012· article· en· W2158373697 sur OpenAlexaff
Adélaïde de Heering, Daphne Maurer

Notice bibliographique

RevueDevelopmental Psychobiology · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueFace Recognition and Perception
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyFace (sociological concept)PerceptionCognitive psychologyFace perceptionVisual memoryAudiologyCataractsGazeMemory testDevelopmental psychologyCognitionNeuroscienceMedicineOphthalmologyPsychoanalysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Patients treated for bilateral congenital cataract are later impaired on several hallmarks of adults' expertise with upright faces but report no problem with remembering faces. Here, we provide the first formal data on their face memory. We compared 12 adults with a history of visual deprivation from bilateral congenital cataracts to 24 age-matched controls with normal vision on their ability to recognize famous and recently learned faces, and on their subjective impression of their face memory. Bilateral congenital cataract patients demonstrated a prosopagnosic-like deficit, being slower and less accurate in recognizing both famous faces and recently learned faces, despite not differing on most questions about their impression of their face memory. Patients' results on three perceptual tasks (the composite face effect, the Benton test of recognizing faces through a change in point of view, and the Jane test of sensitivity to feature spacing) were also not correlated with their face memory deficits. These results suggest that early visual input is necessary not only for perceptual expertise in differentiating among unfamiliar upright faces, but also for normal accuracy in remembering the identity of individual faces.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,033
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,255 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations114
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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