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Enregistrement W4408698281 · doi:10.1080/15248372.2025.2480071

Spatial Uncertainty and Information Processing Speed in Infants and Adults: Age Differences in Saccadic Reaction Time Sensitivity

2025· article· en· W4408698281 sur OpenAlexaff
Scott A. Adler, Thomas J. Baker

Notice bibliographique

RevueJournal of Cognition and Development · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMultisensory perception and integration
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesNational Institute of Mental Health
Mots-clésPsychologySaccadic maskingSensitivity (control systems)Information processingDevelopmental psychologyCognitive psychologyEye movementNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Speed of information processing (SIP) as determined by response to spatial uncertainty is an important, perhaps limiting factor for cognitive development. With adults, although their manual response RTs for spatial uncertainty increase linearly with increasing choices, their saccadic RTs do not. In contrast, 7-month-old infants' saccadic RTs have been shown to increase with more target choices. What is the developmental course that enables this saccadic RT discrepancy between 7-month-oldsand adults? To address this question, the present study assessed adults' and 5- and 9-month-old infants' reactive saccades in a comparable choice reaction time task that varied spatial uncertainty. Both 5- and 9-month-olds' saccadic RTs increased linearly with more choice alternatives and uncertainty. Nine-month-olds' saccadic RTs increased at a shallower rate, however, approaching the slope of adults' saccadic RT function, which did not exhibit an increase with more uncertainty. Thus, there is a developmental trend for assessing spatial SIP with saccadic RTs. As infants age, saccadic responses become less sensitive to spatial uncertainty and approach adult-like performance. Decreasing saccade sensitivity may be due to developmental changes in the influence of response selection or in the functioning of inhibitory mechanisms.

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)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,275 · 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
Publié2025
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Résumé présentoui

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