Bibliographic record
Abstract
La recherche qui traite de la mémoire visuo-perceptive en terme d'acquisition de nouvelles connaissances est peu documentée. De plus, les tests d'apprentissage visuel sont généralement composés de stimuli de faible niveau de complexité et susceptibles d'être encodes verbalement. L'évaluation de la mémoire visuelle à l'aide de la figure complexe de Rey (FCR) permet d'éviter ce problème mais ne renseigne pas sur le taux d'apprentissage comme le fait le test des quinze mots de Rey (QMR) pour la modalité verbale. La présente recherche se propose donc de transposer et d'adapter la procédure d'administration des QMR à celle de la FCR afin de vérifier si elle favorise l'apprentissage de matériel visuel chez des adultes normaux et de comparer ces résultats à ceux d'individus frontolésés à droite. Une préexpérimentation vise d'abord à contrôler la durée de l'exposition de la FCR et de procurer des informations sur le taux d'apprentissage et de rétention en mémoire visuo-perceptive chez des participants normaux. Un échantillon de 51 adultes (F=34, H=17) divisé en six groupes a rappelé la FCR après des temps d'exposition différents et variant de 5 à 30 s par tranche de 5 s. La FCR est présentée à cinq reprises où chaque présentation est suivie d'un rappel libre immédiat à un temps d'exposition donné. Le temps d'exposition retenu est de 30 s et correspond à celui où le taux de réussite à la FCR équivaut à la moyenne des mots rappelés au cinquième essai des QMR pour des adultes âgés entre 20 et 69 ans. Des analyses de variance montrent un effet d'apprentissage significatif au fil des cinq présentations de la FCR et ce pour tous les temps d'exposition et tous les groupes d'âge. Par contre, l'âge corrèle négativement avec le niveau de rappel et la performance au premier essai est indépendante du temps d'exposition de la FCR et de l'âge. L'expérimentation porte sur deux femmes présentant une lésion circonscrite au lobe frontal droit et appariées à des participants contrôles. L'administration des épreuves comprend l'évaluation de la capacité d'apprentissage de matériel non-verbal à l'aide de la FCR présentée selon la technique d'administration des QMR. De plus, l'apprentissage verbal est évalué à l'aide des QMR. L'index de latéralité manuelle est mesuré à l'aide de l'Inventaire d'Edinburgh. Le Baycrest Assessment of Neuropsychological Status est utilisé afin de recueillir des informations sur la santé psychologique, physique et psychiatrique. L'acuité visuelle est évaluée à l'aide du Rosenbaum Pocket Vision Screener. Les gnosies visuelles sont évaluées à l'aide du Boston Naming Test. Le quotient intellectuel est mesuré à l'aide de la forme abrégée à deux sous-tests du Weschler Adult Intelligence Scale-Revised. Des calculs de régression linéaire simple montrent que la présentation itérative de la FCR crée une courbe d'apprentissage à pente positive chez les participants normaux et cliniques. L'analyse des écarts aux résultats moyens montre que la performance aux cinq rappels de la FCR du participant clinique #1 ne diffère pas de celle des participants préexpérimentaux de la condition 30 s, alors que la capacité d'apprentissage du participant clinique #2 est inférieure à plus d'un écart-type, sauf au premier rappel. Les résultats supposent que les participants cliniques sont sensibles à l'interférence proactive et non à l'interférence rétroactive. De plus, la présentation successive de la FCR semble contribuer au maintient à long terme de l'information chez les participants expérimentaux. Finalement, la mémoire de reconnaissance des frontolésés est normale lorsque ce test évalue leur capacité à reconnaître la FCR dans son entier.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.045 | 0.005 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".