Three-Dimensional MOT task as an assessment tool for attention and working memory: a comparison with traditional measures
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Performance on a three-dimensional multiple object tracking (3D-MOT) task is considered to be an accurate measure of real-world dynamic attention. Working memory (WM) is an important component of 3D-MOT task completion since target items are tracked amongst distractors over a set period of time. 3D-MOT performance is also consistent with developmental expectations, wherein improvements are observed with increasing age in concordance with developing WM capabilities. This study aimed to assess whether 3D-MOT can be used to characterize WM ability at different periods of development by comparing it to that of traditional neuropsychological assessment methods. Sixty-four participants, placed in child(n=9), adolescent (n=22), adult (n=33) groups, were assessed on a 3D-MOT tasks comprised of four conditions with increasing WM load (3 target items out of 8 distractor items were tracked for 5, 8 12 and 15 seconds). All participants also completed the Paced Auditory Serial Addition Test (PASAT) WM task; attention (Connors CPT-3 & CATA) and WASI-2 IQ measures also collected. Results indicated that all groups showed a reduction in 3D-MOT performance (defined as the average speed at which target spheres were successfully tracked) with increasing WM load. Importantly, performance on the 3D-MOT and the PASAT WM task declined in a similar rate with increasing WM load for adolescents and adults, but not for children, consistent with developing WM capacity. These group differences seem to reflect the differential ability typically observed on traditional attention and WM tasks, thus suggesting that dynamic 3D-MOT tasks are sensitive enough to characterize WM ability across developmental stages. Meeting abstract presented at VSS 2017
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 découle