Iconic Sign Comprehension in Older Adults: The Role of Cognitive Impairment and Text Enhancement
Bibliographic record
Abstract
RÉSUMÉ Bien comprendre les panneaux de signalisation est critique pour bien conduire aun véhicule, réagir aux avertissements, et s'orienter. Les aînés qui comprennent mal un panneau routier risquent davantage de subir un accident et de voir leur indépendance compromise. La présente étude visait à déterminer le degré de compréhension des pictogrammes par des aînés en bonne santé et des aînés souffrant de déficience. De plus, nous nous sommes demandé si l'ajout de texte aux pictogrammes permettrait aux aînés de les mieux comprendre. Lors de l'Expérience 1, nous avons demandé à des jeunes adultes, à des adultes plus âgés en bonne santé et aussi à des aînés souffrant de déficience cognitive à divers degrés, la signification de 65 panneaux routiers visant la conduite, les avertissements, et l'orientation. Les adultes plus âgés en bonne santé comprenaient bien la signalisation en général, mais avaient de la difficulté à déterminer ce que signifiait le panneau d'orientation. Les aînés souffrant de déficience cognitive comprenaient en général moins bien les panneaux routiers et en particulier les icônes d'orientation et les panneaux avec seulement un pictogramme. Au cours de l'Expérience 2, nous avons demandé à des aînés en bonne santé la signification de panneaux comportant seulement des icônes ou des icônes avec du texte. La compréhension était améliorée de façon importante lorsque le panneau comportait du texte. Ce travail a démontré que l'évaluation de la compréhension des panneaux de signalisation doit porter sur un vaste échantillon hétérogène d'adultes plus âgés dans l'échelle de capacités perceptuelles et cognitives représentées dans la population.
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 | 0.013 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.002 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.001 |
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".