The 2024 Richardson Lecture: Prosopagnosia – A Classic Neurologic Deficit Meets the Modern Era
Notice bibliographique
Résumé
Acquired prosopagnosia is a rare disorder, but it serves as a model for impairments in expert-level visual processing. This review discusses five key observations made over the past 30 years. First, there are variants, an apperceptive type linked to damage to the inferior occipitotemporal cortex and an amnestic type associated with anterior temporal lesions, both either right or bilateral. Second, these variants are clustered in syndromes with other perceptual deficits, the apperceptive type with field defects, dyschromatopsia and topographagnosia, and the amnestic type with topographagnosia and the auditory disorders of phonagnosia and acquired amusia. Third, extensive testing often shows additional problems with recognizing exemplars of other objects, especially when degrees of expertise are taken into account. Fourth, the prosopagnosic impairment does not affect all facial information. For example, the perception of expression and lip-reading likely depends on other neural substrates than those for processing facial identity. Last, face perception in prosopagnosia is not immutable but can improve with extensive training, though as yet this does not represent a cure for the condition. Continuing work with neural networks and animal models will enhance our understanding of this intriguing condition and what it tells us about how our brains process vision.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,007 |
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 ».