Age-Related Differences in the Lexical Priming Effect Can Be Predominantly Attributed to Differences in Response Bias
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Age-related declines in visual perception challenge older adults’ ability to locate and identify objects in noisy (e.g., fog, glare, inadequate lighting) or cluttered visual environments. To compensate, older adults often increase reliance on contextual information, which could be helpful, but may also lead to increased risk for “false seeing” – reporting expected objects based on contextual information rather than those actually presented – a phenomenon that Jacoby et al., (2012) observed in older adults under challenging viewing conditions. However, it remains unaddressed whether such false seeing is driven by older adults’ elevated tendency to rely on context, or by age-related declines in visual perceptual processes. The current study addressed this issue by examining the lexical priming effects in 18 younger and 18 older adults ( M = 21.4 years; M = 76.2 years) in Experiment 1, and 13 younger and 13 older adults ( M = 21.2 years; M = 74.8 years) in Experiment 2 using a two-alternative, forced-choice (2AFC) paradigm, while controlling for age-related perceptual differences. On each trial, participants identified a visually degraded target word preceded by an identical, semantically related, or unrelated prime. We applied Signal Detection Theory to isolate perceptual sensitivity ( d ’) and response bias ( c ). Results revealed that once stimulus parameters were adjusted to eliminate age-differences in performance when the prime was unrelated to the target, age-related differences in target identification in the related priming conditions were predominantly driven by age-related differences in response bias rather than in any residual age-differences in perceptual sensitivity. Public Significance Statement To compensate for age-related losses in visual processes, older adults tend to rely more on the overall context provided by the visual scene to identify individual objects than do younger adults. Using a word priming task, our study found that older adults’ use of supporting context to correctly identify target words masked by visual noise persisted even when overall word identification performance (correctly identifying words independent of whether the context was supporting or misleading) was equated for both age groups. Understanding such age-relate differences in visual perception can inform interventions that would support older adults’ visual processing in daily perceptually challenging environments.
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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 | 0,005 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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.
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 ».