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Enregistrement W4312086107 · doi:10.1002/alz.069228

Multi‐modal inadvertent signals enabling the capture of the learning process in real‐time. A new opportunity for preclinical intervention?

2022· article· en· W4312086107 sur OpenAlexaff
Dana L. Penney, Sarbari Sarkar, Randall Davis

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAttention Deficit Hyperactivity Disorder
Établissements canadiensArtificial Intelligence in Medicine (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGazeStimulus (psychology)Computer scienceCognitionFixation (population genetics)PsychologyArtificial intelligenceCognitive psychologyMedicineNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Gold standard episodic memory tests used to detect AD‐related cognitive decline are insensitive to subjective cognitive decline evident in preclinical AD. We believe a breakdown in the healthy learning process may be a cornerstone in preclinical AD cognitive impairment. We demonstrate the ability to capture the learning process in real‐time using strategic test design, inadvertent eye‐movements and digital ink behavior. We show early evidence of previously unseen learning strategies using data from three participants. Method We used the Digital Symbol Digit Learning Test (dSDLT) that we designed to explore learning. One condition presents a key that pairs elementary geometric symbols with numbers and a section of symbols alone, and is administered twice. The participant writes the appropriate digit beneath each symbol using a digitizing pen (providing time‐stamped digital ink coordinates) while wearing a lightweight PupilLabs eye‐tracker (permitting unconstrained head movement, reporting gaze position 240 times/sec to ±2 mm). Time‐synchronized signals measure gaze time in the key. Heat maps show fixation points in the key and response boxes. Result Figure 1 shows gaze time in the key for each administration (by item, in sequence for one subject), revealing no time in key for some items and less total time in the key for the second administration. We interpret no time in key as paired‐learning. Fixation heat maps showed an expected gaze pattern of looking from the stimulus symbol up to and scanning the key. Unexpected gaze patterns also emerged: Targeted gazes from the stimulus symbol directly to the corresponding symbol in the key, Figure 2, (suggesting spatial placement learning); Within‐key symbol comparisons, indicated by looking back‐and‐forth between items, suggesting figure discrimination learning (Figure3); and Referring back to a recently completed response box containing the same symbol, suggesting working memory (Figure 4). Conclusion Multimodal behavior capture combining inadvertent eye‐tracking signals with digital ink enables the capture of real‐time learning and provides insights into what participants are thinking in addition to what they are doing. The identification of unexpectedly rich, previously unseen learning behaviors provides a glimpse of the complex healthy learning process, provides opportunity to identify strategies heralding preclinical AD and potential preclinical intervention targets.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,117
Tête enseignante GPT0,388
Écart entre enseignants0,271 · 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

Citations0
Publié2022
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Résumé présentoui

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