MARC

 008240221s2023        ulk                      00        kor
■001000016933111
■00520240214101204
■006m          o    d                
■007cr#unu||||||||
■020    ▼a9798379914950
■035    ▼a(MiAaPQ)AAI30525029
■040    ▼aMiAaPQ▼cMiAaPQ
■0820  ▼a152
■1001  ▼aSchill,  Hayden.
■24510▼aLearning  and  Prior  Knowledge  Shape  Cognitive  Representations  for  Complex  Images▼h[electronic  resource]
■260    ▼a[S.l.]▼bUniversity  of  California,  San  Diego.  ▼c2023
■260  1▼aAnn  Arbor▼bProQuest  Dissertations  &  Theses▼c2023
■300    ▼a1  online  resource(116  p.)
■500    ▼aSource:  Dissertations  Abstracts  International,  Volume:  85-01,  Section:  B.
■500    ▼aAdvisor:  Brady,  Timothy.
■5021  ▼aThesis  (Ph.D.)--University  of  California,  San  Diego,  2023.
■506    ▼aThis  item  must  not  be  sold  to  any  third  party  vendors.
■520    ▼aThrough  navigating  and  interacting  with  the  world,  we  develop  knowledge  that  can  be  used  to  help  guide  future  interactions  or  process  similar  information  more  efficiently.  For  example,  as  someone  proceeds  through  medical  school  and  residency  to  become  a  radiologist,  they  develop  a  deep  understanding  of  medical  images.  This  learned  knowledge  influences  several  cognitive  processes,  which  allows  them  to  find  abnormalities  quickly  and  efficiently.  My  dissertation  examines  factors  that  may  drive  how  prior  knowledge  in  perceptual  domains  influence  cognitive  processes  such  as  memory  and  perception.  I  use  a  range  of  stimuli  and  methods  that  mimic  real-world  scenarios  and  require  significant  perceptual  prior  knowledge.  In  particular,  I  use  medical  imaging  and  face  perception  as  two  unique  but  strong  indices  of  perceptual  expertise.  In  chapter  1,  I  establish  that  radiologists  have  enhanced  memory  for  abnormal  compared  to  normal  mammograms.  I  show  evidence  that  this  memory  benefit  appears  to  be  driven  by  a  unique  role  of  distinctiveness,  which  emerges  with  significant  prior  knowledge  in  the  expert's  domain.  In  chapter  2,  I  demonstrate  that  additional  knowledge  of  an  abnormality  in  a  medical  image  not  only  shapes  memory  but  also  enhances  experts'  perception  of  medical  images  themselves,  a  form  of  bias  called  visual  hindsight  bias.  In  chapter  3,  I  examine  the  impact  of  occlusions  and  feature  learning  on  our  ability  to  extract  summary  statistics  of  complex  facial  information.  Overall,  I  highlight  how  learned  knowledge  shapes  a  range  of  cognitive  processes  including  memory,  visual  perception,  and  ensemble  perception,  and  touch  on  several  avenues  for  future  direction.
■590    ▼aSchool  code:  0033.
■650  4▼aExperimental  psychology.
■650  4▼aPsychology.
■650  4▼aCognitive  psychology.
■653    ▼aCognitive  representations
■653    ▼aComplex  images
■653    ▼aMedical  images
■653    ▼aCognitive  processes
■653    ▼aPerceptual  expertise
■653    ▼aVisual  hindsight  bias
■690    ▼a0623
■690    ▼a0621
■690    ▼a0633
■71020▼aUniversity  of  California,  San  Diego▼bPsychology.
■7730  ▼tDissertations  Abstracts  International▼g85-01B.
■773    ▼tDissertation  Abstract  International
■790    ▼a0033
■791    ▼aPh.D.
■792    ▼a2023
■793    ▼aEnglish
■85640▼uhttp://www.riss.kr/pdu/ddodLink.do?id=T16933111▼nKERIS▼z이  자료의  원문은  한국교육학술정보원에서  제공합니다.
■980    ▼a202402▼f2024

미리보기

내보내기

chatGPT토론

Ai 추천 관련 도서