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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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
Chemin du potentiel d'action
près du corps cellulaire et se propage le long de l'axone vers la terminaison axonale
26
Quel est le processus électrochimique du potentiel d'action
ions Na+ et K+ entrent et sortent du neurone
27
Életroancéphalographie (EEG)
mesure avec des électrodes apposées sur le scalpe l'activité électrique; bonne sensibilité temporelle mais pas spatiale
28
Potentiels évoqués (ERP)
mesure de l'activité électrique d'une sous-population de neurones en réponse à un stimulus ou des stimuli particuliers
29
Magnétoencéphalographie (MEG)
technique, similaire à l'EEG, qui mesure les changements d'activité magnétique de populations de neurones dans le cerveau; meilleure résolution spatiale
30
Tomodensitométrie
Technique d'imagerie utilisant les rayons X pour générer des images par tranches de volume de matière
31
Imagerie par Résonance Magnétique
utilise la réponse d'atomes à un puissant champ magnétique pour générer des images de l'anatomie
32
MEG
similaire à l'EEG; même résolution temporelle mais meilleure résolution spatiale
33
Tomographie par émission de Positrons (PET)
définit les aires cérébrales contenant des neurones qui sont actifs en mesurant le métabolisme de cellules avec des isotopes radioactifs
34
Efficient coding models
modèles théoriques/computationnels découvrant la prédictibilité dans l'input sensoriel pour encoder le monde efficacement
35
Modèles "Bayésiens"
Utilise les stats bayésiennes pour construire des prédictions à partir de nos connaissances antérieures de l'environnement
36
Apprentissage profond (deep learning)
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
Pseudoparadoxe
énoncé qui semble mener à sa négation
38