Spatial and attentional influences on nonverbal magnitude discrimination in depressed and non-depressed individuals / by Stewart A. Madon.
Notice bibliographique
Résumé
Numbers have been called the universal language. Yet the psychophysical properties of numerosity remain elusive, particularly as they relate to clinical disorders such as depression. It is known that the estimation and discrimination of magnitude remain a culturally unbiased phenomenon that could be used to negate the error associated with the use of linguistic or \npictorial stimuli during assessments. Also, recent imaging studies have proposed that different processing streams are associated with the spatial perception of foreground and background image characteristics, with contextual binding of these two fields occurring in the right hippocampus. Using a novel three-dimensionally shadowed circularly concentric centersurround stimulus in which dot arrays were placed in either or both of the shadowed foreground and background fields, we hoped to ascertain whether depression can affect the performance on a magnitude estimation task. Changing dot arrays in either of the two fields across two time epochs, participants were required to accurately indicate which of the intervals had the greater number. In some blocks, a ?red? coloured field was used to cue \nwhich of the two fields contained the changing dots. The inclusion of cue conditions allowed for the measurement of potential hippocampal and attentional dysfunctions in depressed individuals. Six depressed and 34 control (nondepressed) participants were recruited from psychology classes at Lakehead University. Dependent variables used to assess performance \nwere Reaction Time (RT) and difference threshold (magnitude estimation accuracy). Our results showed that the depressed performed significantly worse than controls in overall accuracy, but that no RT differences were observed between the groups. Further, we noted some interesting increases in response latency relating to atypical vs. typical foreground/background arrangements. Finally, we found support for the theory that the dorsal visual stream can also process task-specific visual information typically associated with ventral visual pathway. \n \nStudy participants : Lakehead University Psychology students (Thunder Bay, Northwestern Ontario).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».