Psycho de la perception Flashcards

1
Q

Pourquoi s’intéresser à la perception?

A
  • comprendre ses désordres
  • permet d’étudier la difficulté des tâches perceptuelles
    -construire de meilleures interfaces homme-machine
  • sous-discipline des sciences cognitives (la + complète)
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Q

Définition de sensation

A

habileté de détecter un stimulus et de transformer cette détection en une expérience personnelle

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3
Q

Définition de perception

A

acte donnant un sens à la sensation détectée

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4
Q

Méthode scientifique de la perception : seuil

A

trouver les limites de ce qui peut être perçu (présenter une image dans du bruit et moduler la quantité de bruit dans l’image)

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5
Q

Méthode scientifique : “scaling”

A

mesure de l’expérience subjective

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6
Q

Méthode scientifique : la théorie de la détection des signaux (SDT)

A

mesure de décisions difficiles (téléphone dans la douche)

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7
Q

Méthode scientifique : neuroscience sensorielle

A

La bio de la sensationnel de la perception

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8
Q

Méthode scientifique : neuroimagerie

A

image du cerveau

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9
Q

Méthode scientifique : modèles computationnels

A

les maths et le calcul pour comprendre la perception

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10
Q

Psychophysique

A

science qui définit les relations quantitatives entre les événements physiques et psychologiques (subjectifs)

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11
Q

Loi entre l’intensité du stimulus et la perception subjective

A

p = k x log (S/S0)

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12
Q

Problèment avec la TDS

A

Le bruit peut jouer sur la perception du signal (stimulus)

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13
Q

Définition Hit

A

stimulus présent
réponse : oui

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14
Q

Définition miss

A

stimulus présent
réponse : non

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15
Q

Définition false alarm

A

stimulus pas présent
réponse : oui

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16
Q

Définition correct rejeton

A

stimulus pas présent
réponse : non

17
Q

Définition sensibilité

A

distinction entre présence/absence du stimulus

18
Q

Définition critère

A

seuil interne défini par l’observateur

19
Q

Doctrine de l’énergie spécifique des nerfs

A

La nature d’une sensation dépend de quelles fibres sensorielles sont stimulées plutôt que comment les fibres cont stimulées

20
Q

Combien y a t-il de paires de nerfs craniaux?

21
Q

Certaines aires corticales sont dédiées…

A
  • Aux sens
  • Aux tâches motrices
22
Q

D’autres sont polysensorielles et combinent l’info de plusieurs sens, comment s’appelle ce processus?

A

l’intégration sensorielle

23
Q

Définition synapse

A

jonction inter-neurones permettant le transfert d’info

24
Q

Définition neurotransmetteur

A

substance chimique utilisée dans la communication neurone au niveau des synapses

25
Q

Chemin du potentiel d’action

A

près du corps cellulaire et se propage le long de l’axone vers la terminaison axonale

26
Q

Quel est le processus électrochimique du potentiel d’action

A

ions Na+ et K+ entrent et sortent du neurone

27
Q

Életroancéphalographie (EEG)

A

mesure avec des électrodes apposées sur le scalpe l’activité électrique; bonne sensibilité temporelle mais pas spatiale

28
Q

Potentiels évoqués (ERP)

A

mesure de l’activité électrique d’une sous-population de neurones en réponse à un stimulus ou des stimuli particuliers

29
Q

Magnétoencéphalographie (MEG)

A

technique, similaire à l’EEG, qui mesure les changements d’activité magnétique de populations de neurones dans le cerveau; meilleure résolution spatiale

30
Q

Tomodensitométrie

A

Technique d’imagerie utilisant les rayons X pour générer des images par tranches de volume de matière

31
Q

Imagerie par Résonance Magnétique

A

utilise la réponse d’atomes à un puissant champ magnétique pour générer des images de l’anatomie

32
Q

MEG

A

similaire à l’EEG; même résolution temporelle mais meilleure résolution spatiale

33
Q

Tomographie par émission de Positrons (PET)

A

définit les aires cérébrales contenant des neurones qui sont actifs en mesurant le métabolisme de cellules avec des isotopes radioactifs

34
Q

Efficient coding models

A

modèles théoriques/computationnels découvrant la prédictibilité dans l’input sensoriel pour encoder le monde efficacement

35
Q

Modèles “Bayésiens”

A

Utilise les stats bayésiennes pour construire des prédictions à partir de nos connaissances antérieures de l’environnement

36
Q

Apprentissage profond (deep learning)

A

DNNs : réseaux de neurones artificiels ayant un très grand nbr de couches et des centaines de millions de paramètre entre les couches d’input et d’output; excellents pour des tâches de catégorisation

37
Q

Pseudoparadoxe

A

énoncé qui semble mener à sa négation