[Dave] Semaine 1 - SDT - Wolfe et al, 2020, p. 12-15 (COPILOT QCM + ONLINE QUIZZ)

Question 1

Que soutient la théorie de la détection du signal ?

A. Que le stimulus est toujours détecté en l’absence de bruit

B. Que le stimulus est toujours détecté en présence de bruit

C. Que le stimulus est parfois détecté en l’absence de bruit

D. Que le stimulus est parfois détecté en présence de bruit

E. Que le stimulus n’est jamais détecté en présence de bruit

F. Aucune de ces réponses

Answer 1

B. Que le stimulus est toujours détecté en présence de bruit

« Signal detection theory holds that the stimulus you’re trying to detect (the “signal”) is always being detected in the presence of “noise.” » (Wolfe et al., 2020, p. 12)

Question 2

Qu’est-ce que le bruit interne selon la théorie de la détection du signal ?

A. Le bruit externe dans l’environnement

B. Le bruit des appareils électroniques

C. Le bruit statique dans le système nerveux

D. Le bruit des conversations

E. Le bruit des machines

F. Aucune de ces réponses

Answer 2

C. Le bruit statique dans le système nerveux

« This is internal noise, the static in your nervous system. » (Wolfe et al., 2020, p. 12)

Question 3

Que se passe-t-il lorsque vous fermez les yeux dans une pièce sombre ?

A. Vous ne voyez rien

B. Vous voyez un motif gris moucheté avec des éclairs occasionnels

C. Vous voyez des couleurs vives

D. Vous voyez des formes distinctes

E. Vous voyez des ombres

F. Aucune de ces réponses

Answer 3

B. Vous voyez un motif gris moucheté avec des éclairs occasionnels

« Similarly, if you close your eyes in a dark room, you still see something- a mottled pattern of gray with occasional brighter flashes. » (Wolfe et al., 2020, p. 12)

Question 4

Pourquoi est-il difficile de détecter un stimulus réel près du seuil ?

A. À cause du bruit externe

B. À cause du bruit interne

C. À cause de la fatigue

D. À cause de la distraction

E. À cause de la lumière

F. Aucune de ces réponses

Answer 4

B. À cause du bruit interne

« When you’re trying to detect a faint sound or flash of light, you must be able to detect it in the presence of that internal noise. Down near threshold, it will be hard to tell a real stimulus from a particularly vigorous surge of internal noise. » (Wolfe et al., 2020, p. 12)

Question 5

Quelle est une méthode expérimentale importante pour traiter le fait que les seuils ne sont pas absolus ?

A. La théorie de la détection du signal

B. La théorie de la perception

C. La théorie de la sensation

D. La théorie de l’attention

E. La théorie de l’apprentissage

F. Aucune de ces réponses

Answer 5

A. La théorie de la détection du signal

« An important way to think about this fact and to deal with it experimentally is known as signal detection theory (D. M. Green and Swets, 1966). » (Wolfe et al., 2020, p. 12)

Question 6

Quelle est la principale difficulté rencontrée par le radiologue lors de la lecture d’une mammographie ?

A. La qualité de l’image

B. La formation du radiologue

C. La présence de bruit externe

D. La taille de la tumeur

E. La luminosité de la salle

F. Aucune de ces réponses

Answer 6

C. La présence de bruit externe

« We can think of the cancer as the signal. By the time it is presented to the radiologist in an X-ray, there is a signal plus noise. Elsewhere in the image, and in other images, are stimuli that are just noise » (Wolfe et al., 2020, p. 12)

Question 7

Que représente le “signal” dans le contexte de la mammographie ?

A. Le bruit externe

B. La tumeur cancéreuse

C. La formation du radiologue

D. La qualité de l’image

E. La luminosité de la salle

F. Aucune de ces réponses

Answer 7

B. La tumeur cancéreuse

« We can think of the cancer as the signalBy the time it is presented to the radiologist in an X-ray, there is a signal plus noise » (Wolfe et al., 2020, p. 12)

Question 8

Quelle est la conséquence possible d’un bruit ressemblant à un cancer ?

A. Une détection correcte

B. Un faux positif

C. Une image floue

D. Une formation supplémentaire

E. Une meilleure détection

F. Aucune de ces réponses

Answer 8

B. Un faux positif

« The radiologist is a visual expert, trained to find these particular signals, but sometimes the signal will be lost in the noise and missed, and sometimes some noise will look enough like cancer to generate a false alarm » (Wolfe et al., 2020, p. 12)

Question 9

Quel est le rôle principal du radiologue dans le contexte de son travail clinique ?

A. Former d’autres médecins

B. Améliorer la qualité des images

C. Détecter les signaux de cancer

D. Réduire le bruit externe

E. Ajuster la luminosité

F. Aucune de ces réponses

Answer 9

C. Détecter les signaux de cancer

« The radiologist is a visual expert, trained to find these particular signals, but sometimes the signal will be lost in the noise and missed, and sometimes some noise will look enough like cancer to generate a false alarm » (Wolfe et al., 2020, p. 12)

Question 10

Quelle est la nature du bruit mentionné dans le passage ?

“Consider that radiologist, introduced earlier, reading a mammogram looking for signs of breast cancer. In Figure 1.10, it is the marked fuzzy white region that is the danger sign. As you can see, however, the mammogram contains lots of other similar regions. We can think of the cancer as the signal. By the time it is presented to the radiologist in an X-ray, there is a signal plus noise.”

A. Interne

B. Externe

C. Les deux

D. Aucun

E. Variable

F. Aucune de ces réponses

Answer 10

B. Externe

« There is external noise too. Consider that radiologist, introduced earlier, reading a mammogram looking for signs of breast cancer » (Wolfe et al., 2020, p. 12)

Question 11

Quelle est la principale difficulté rencontrée par le radiologue pour la lecture d’une mammographie ?

A. La qualité de l’image

B. La formation du radiologue

C. La présence de bruit externe

D. La taille de la tumeur

E. La luminosité de la salle

F. Aucune de ces réponses

Answer 11

C. La présence de bruit externe

« We can think of the cancer as the signal. By the time it is presented to the radiologist in an X-ray, there is a signal plus noise. Elsewhere in the image, and in other images, are stimuli that are just noise. » (Wolfe et al., 2020, p. 12)

Question 12

Que représente le “signal” dans le contexte de la mammographie ?

A. Le bruit externe

B. La tumeur cancéreuse

C. La formation du radiologue

D. La qualité de l’image

E. La luminosité de la salle

F. Aucune de ces réponses

Answer 12

B. La tumeur cancéreuse

« We can think of the cancer as the signal. By the time it is presented to the radiologist in an X-ray, there is a signal plus noise. » (Wolfe et al., 2020, p. 12)

Question 13

Quelle est la conséquence possible d’un bruit ressemblant à un cancer ?

A. Une détection correcte

B. Un faux positif

C. Une image floue

D. Une formation supplémentaire

E. Une meilleure détection

F. Aucune de ces réponses

Answer 13

B. Un faux positif

« The radiologist is a visual expert, trained to find these particular signals, but sometimes the signal will be lost in the noise and missed, and sometimes some noise will look enough like cancer to generate a false alarm. » (Wolfe et al., 2020, p. 12)

Question 14

Pourquoi le bruit interne n’a-t-il pas d’impact réel sur la perception de ce point (*this dot, **)?

A. Parce que le bruit interne est plus grand que le signal

B. Parce que le bruit interne est plus petit que le signal

C. Parce que le bruit interne est égal au signal

D. Parce que le bruit interne est absent

E. Parce que le bruit interne est variable

F. Aucune de ces réponses

Answer 14

B. Parce que le bruit interne est plus petit que le signal

« When you see this dot, *, you are seeing it in the presence of internal noise, but the magnitude of that noise is so much smaller than the signal generated by the dot that it has no real impact. » (Wolfe et al., 2020, p. 12)

Question 15

Pourquoi le bruit externe n’a-t-il pas d’impact réel sur la perception du point (*this dot, **) ?

A. Parce que le bruit externe est plus grand que le signal

B. Parce que le bruit externe est plus petit que le signal

C. Parce que le bruit externe est égal au signal

D. Parce que le bruit externe est absent

E. Parce que le bruit externe est variable

F. Aucune de ces réponses

Answer 15

B. Parce que le bruit externe est plus petit que le signal

« Similarly, the dot may not be exactly the same as other dots, but that variation, the external noise, is also too small to have an impact. » (Wolfe et al., 2020, p. 12)

Question 16

Quelle est la fonction principale de la théorie de la détection du signal ?

A. Comprendre les décisions prises en conditions de certitude

B. Comprendre les décisions prises en conditions d’incertitude

C. Comprendre les décisions prises en l’absence de bruit

D. Comprendre les décisions prises en présence de bruit

E. Comprendre les décisions prises en l’absence de signal

F. Aucune de ces réponses

Answer 16

B. Comprendre les décisions prises en conditions d’incertitude

« Signal detection theory exists to help us understand what’s going on when we make decisions under conditions of uncertainty. » (Wolfe et al., 2020, p. 12)

Question 17

Que se passe-t-il lorsque vous voyez un point (*this dot, **) en présence de bruit interne ?

A. Le bruit interne a un impact significatif

B. Le bruit interne n’a pas d’impact significatif

C. Le bruit interne est absent

D. Le bruit interne est égal au signal

E. Le bruit interne est variable

F. Aucune de ces réponses

Answer 17

B. Le bruit interne n’a pas d’impact significatif

« When you see this dot, *, you are seeing it in the presence of internal noise, but the magnitude of that noise is so much smaller than the signal generated by the dot that it has no real impact. » (Wolfe et al., 2020, p. 12)

Question 18

Quel est l’exemple utilisé pour illustrer la théorie de la détection du signal ?

A. La lecture d’une mammographie

B. La détection d’un point sur un écran

C. La perception du bruit de l’eau sous la douche

D. La détection d’une lumière clignotante

E. La perception d’un son faible

F. Aucune de ces réponses

Answer 18

C. La perception du bruit de l’eau sous la douche

« Because we are not expert mammographers, let’s introduce a different example to illustrate the workings of signal detection theory. You’re in the shower. The water is making a noise that we will imaginatively call “noise.” » (Wolfe et al., 2020, p. 12)

Question 19

Dans l’exemple de la détection de l’appel dans la douche, comment varie la perception du bruit de l’eau sous la douche ?

A. Elle reste constante

B. Elle devient de plus en plus forte

C. Elle devient de plus en plus faible

D. Elle varie en intensité

E. Elle disparaît complètement

F. Aucune de ces réponses

Answer 19

D. Elle varie en intensité

« Sometimes the noise sounds louder to you; sometimes it seems softer. » (Wolfe et al., 2020, p. 12)

Question 20

Que représente l’axe des x dans la distribution de la perception du bruit ?

A. Le temps

B. La fréquence

C. La magnitude de la sensation

D. L’intensité du bruit

E. La durée de la douche

F. Aucune de ces réponses

Answer 20

C. La magnitude de la sensation

« On the x-axis, we have the magnitude of your sensation from “less” to “more.” » (Wolfe et al., 2020, p. 12)

Question 21

Quelle forme prend la distribution des réponses de perception du bruit ?

A. Une distribution uniforme

B. Une distribution exponentielle

C. Une distribution en cloche

D. Une distribution bimodale

E. Une distribution linéaire

F. Aucune de ces réponses

Answer 21

C. Une distribution en cloche

« If we tabulated all of the responses, we would get a bell-shaped (or “normal”) distribution of answers, with the peak of that distribution showing the average answer that you gave. » (Wolfe et al., 2020, p. 12)

Question 22

Que montre le pic de la distribution en cloche des réponses ?

A. La réponse la plus faible

B. La réponse la plus forte

C. La réponse moyenne

D. La réponse la plus fréquente

E. La réponse la moins fréquente

F. Aucune de ces réponses

Answer 22

C. La réponse moyenne

« If we tabulated all of the responses, we would get a bell-shaped (or “normal”) distribution of answers, with the peak of that distribution showing the average answer that you gave. » (Wolfe et al., 2020, p. 12)

Question 23

Quelle est la fonction principale de la théorie de la détection du signal ?

A. Comprendre les décisions prises en conditions de certitude

B. Comprendre les décisions prises en conditions d’incertitude

C. Comprendre les décisions prises en l’absence de bruit

D. Comprendre les décisions prises en présence de bruit

E. Comprendre les décisions prises en l’absence de signal

F. Aucune de ces réponses

Answer 23

B. Comprendre les décisions prises en conditions d’incertitude

« Signal detection theory exists to help us understand what’s going on when we make decisions under conditions of uncertainty. » (Wolfe et al., 2020, p. 12)

Question 24

Quelle est la tâche perceptuelle décrite dans l’exemple de la douche et de la sonnerie de téléphone ?

A. Identifier la source du bruit

B. Détecter le signal en présence du bruit

C. Ignorer le bruit

D. Augmenter le volume du signal

E. Réduire le bruit

F. Aucune de ces réponses

Answer 24

B. Détecter le signal en présence du bruit

« Now the phone rings. That will be our “signal.” Your perceptual task is to detect the signal in the presence of the noiseWhat you hear is a combination of the ring and the shower. » (Wolfe et al., 2020, p. 12)

Question 25

Que représente le “signal” dans l’exemple de la douche et de la sonnerie de téléphone ? A. Le bruit de la douche B. Le bruit ambiant C. La sonnerie du téléphone D. Le bruit interne E. Le bruit externe F. Aucune de ces réponses

Answer 25

C. La sonnerie du téléphone « Now the phone rings. **That will be our “signal.”** Your perceptual task is to detect the signal in the presence of the noiseWhat you hear is a combination of the ring and the shower. » (Wolfe et al., 2020, p. 12)

Question 26

Quelles sont les deux distributions de réponses dans votre système nerveux selon l’exemple de le douche et de la sonnerie de téléphone ? A. Distribution de bruit seul et distribution de signal seul B. Distribution de bruit interne et distribution de bruit externe C. Distribution de bruit seul et distribution de signal-plus-bruit D. Distribution de signal seul et distribution de bruit externe E. Distribution de signal seul et distribution de bruit interne F. Aucune de ces réponses

Answer 26

C. Distribution de bruit seul et distribution de signal-plus-bruit « Your perceptual task is to detect the signal in the presence of the noise. What you hear is a combination of the ring and the shower. **That is, the signal is added to the noise, so we can imagine that now we have two distributions of responses in your nervous system: a noise-alone distribution and a signal-plus-noise distribution**. » (Wolfe et al., 2020, p. 12)

Question 27

Que signifie une réponse “plus” dans l’exemple de la douche et du téléphone ? A. Que le bruit de la douche est plus fort B. Que le téléphone ne sonne pas C. Que le téléphone sonne D. Que le bruit de la douche est plus faible E. Que le téléphone est éteint F. Aucune de ces réponses

Answer 27

C. Que le téléphone sonne « For the sake of simplicity, let’s suppose that “more” response means that **it sounds more like the phone is ringing**. » (Wolfe et al., 2020, p. 12)

Question 28

Quel est le problème principal dans l’exemple de la douche et du téléphone ? A. Savoir si le téléphone est allumé B. Savoir si le bruit de la douche est constant C. Savoir si le téléphone sonne ou si c’est juste du bruit D. Savoir si le téléphone est en mode silencieux E. Savoir si le téléphone est étanche F. Aucune de ces réponses

Answer 28

C. Savoir si le téléphone sonne ou si c’est juste du bruit « The problem is that you have no way of knowing at any given moment **whether you’re hearing noise alone or signal plus noise**. » (Wolfe et al., 2020, p. 12)

Question 29

Que devez-vous décider pour savoir si vous devez sortir de la douche ? A. Si le bruit de la douche est trop fort B. Si le téléphone est en mode silencieux C. Si le niveau de réponse dépasse un certain critère D. Si le téléphone est étanche E. Si le téléphone est allumé F. Aucune de ces réponses

Answer 29

C. Si le niveau de réponse dépasse un certain critère « The best you can do is to **decide on a criterion level of response**. If the response in your nervous system exceeds that criterion, you will jump out of the shower and run naked and dripping to find the phone. » (Wolfe et al., 2020, p. 12)

Question 30

Que se passe-t-il si le niveau de réponse est en dessous du critère ? A. Vous sortez de la douche B. Vous restez dans la douche C. Vous éteignez le téléphone D. Vous augmentez le volume du téléphone E. Vous réduisez le bruit de la douche F. Aucune de ces réponses

Answer 30

B. Vous restez dans la douche « If the level is below the criterion, **you will decide that it is not a ring and stay in the shower**. » (Wolfe et al., 2020, p. 13)

Question 31

Comment est déterminé le critère dans la théorie de la détection du signal ? A. Par le niveau de bruit externe B. Par le niveau de bruit interne C. Par l’observateur D. Par le volume du signal E. Par la fréquence du signal F. Aucune de ces réponses

Answer 31

C. Par l’observateur « Thus a criterion, in signal detection theory, is a value that is somehow **determined by the observer**. » (Wolfe et al., 2020, p. 13)

Question 32

Que représente une réponse de l'observateur au-dessus du critère dans la théorie de la détection du signal ? A. Une preuve que le signal est absent B. Une preuve que le bruit est absent C. Une preuve que le signal est présent D. Une preuve que le bruit est présent E. Une preuve que le signal est faible F. Aucune de ces réponses

Answer 32

C. Une preuve que le signal est présent « A response, inside the observer, **above criterion will be taken as evidence that a signal is present**. » (Wolfe et al., 2020, p. 12)

Question 33

Que signifie un “correct rejection” dans l’exemple de la douche et du téléphone ? A. Dire “oui” quand il n’y a pas de sonnerie B. Dire “non” quand il n’y a pas de sonnerie C. Dire “oui” quand il y a une sonnerie D. Dire “non” quand il y a une sonnerie E. Ignorer la sonnerie F. Aucune de ces réponses

Answer 33

B. Dire “non” quand il n’y a pas de sonnerie « You might say “no” when there is no ring; **that’s a correct rejection**. » (Wolfe et al., 2020, p. 13)

Question 34

Que signifie un “hit” dans l’exemple de la douche et du téléphone ? A. Dire “oui” quand il n’y a pas de sonnerie B. Dire “non” quand il n’y a pas de sonnerie C. Dire “oui” quand il y a une sonnerie D. Dire “non” quand il y a une sonnerie E. Ignorer la sonnerie F. Aucune de ces réponses

Answer 34

C. Dire “oui” quand il y a une sonnerie « You might say “yes” when there is a ring; **that’s known as a hit**. » (Wolfe et al., 2020, p. 13)

Question 35

Que signifie un “false alarm” dans l’exemple de la douche et du téléphone ? A. Sauter de la douche quand il n’y a pas de sonnerie B. Sauter de la douche quand il y a une sonnerie C. Rester dans la douche quand il n’y a pas de sonnerie D. Rester dans la douche quand il y a une sonnerie E. Ignorer la sonnerie F. Aucune de ces réponses

Answer 35

A. Sauter de la douche quand il n’y a pas de sonnerie « If you jump out of the shower when there’s no ring, **that’s a false alarm**. » (Wolfe et al., 2020, p. 13)

Question 36

Que signifie un “miss” dans l’exemple de la douche et du téléphone ? A. Sauter de la douche quand il n’y a pas de sonnerie B. Sauter de la douche quand il y a une sonnerie C. Rester dans la douche quand il n’y a pas de sonnerie D. Rester dans la douche quand il y a une sonnerie E. Ignorer la sonnerie F. Aucune de ces réponses

Answer 36

D. Rester dans la douche quand il y a une sonnerie « If you miss the call, **that’s a miss**. » (Wolfe et al., 2020, p. 13)

Question 37

Comment la sensibilité est-elle représentée dans les graphiques de la Figure 1.11 ? A. Par la hauteur des distributions B. Par la largeur des distributions C. Par la séparation entre les distributions de bruit seul et de signal-plus-bruit D. Par la couleur des distributions E. Par la forme des distributions F. Aucune de ces réponses

Answer 37

C. Par la séparation entre les distributions de bruit seul et de signal-plus-bruit « In the graphs of Figure 1.11, the sensitivity is shown as **the separation between the noise-alone and signal-plus-noise distributions**. » (Wolfe et al., 2020, p. 13)

Question 38

Que se passe-t-il si les distributions de bruit seul et de signal-plus-bruit se superposent ? A. Vous pouvez facilement distinguer le bruit du signal B. Vous ne pouvez pas distinguer le bruit du signal C. Vous pouvez détecter tous les signaux sans fausse alarme D. Vous ne pouvez détecter aucun signal E. Vous pouvez détecter certains signaux avec quelques fausses alarmes F. Aucune de ces réponses

Answer 38

B. Vous ne pouvez pas distinguer le bruit du signal « If the distributions are on top of each other (Figure 1.12a), **you can’t tell noise alone from signal plus noise**. » (Wolfe et al., 2020, p. 13)

Question 39

Que représente une valeur de d’ (d-prime) d’environ zéro ? A. Une sensibilité élevée B. Une sensibilité moyenne C. Une sensibilité faible D. Une sensibilité nulle E. Une sensibilité variable F. Aucune de ces réponses

Answer 39

D. Une sensibilité nulle « By knowing the relationship of hits to false alarms, you can calculate a sensitivity measure known as d’ (d-prime), which would be about zero in Figure 1.12a. » (Wolfe et al., 2020, p. 13)

Question 40

Que se passe-t-il dans le cas d’une grande valeur de d’ (d-prime) ? A. Vous pouvez détecter tous les signaux sans fausse alarme B. Vous ne pouvez détecter aucun signal C. Vous pouvez détecter certains signaux avec quelques fausses alarmes D. Vous ne pouvez pas distinguer le bruit du signal E. Vous pouvez facilement distinguer le bruit du signal F. Aucune de ces réponses

Answer 40

A. Vous pouvez détecter tous les signaux sans fausse alarme « In Figure 1.12c we see the case of a large d’. Here you could detect essentially all the rings and never a false alarm. » (Wolfe et al., 2020, p. 13)

Question 41

À quel critère de sensibilité correspond l'exemple de la douche et du téléphone discutée dans le texte ? A. Une sensibilité élevée B. Une sensibilité moyenne C. Une sensibilité faible D. Une sensibilité nulle E. Une sensibilité variable F. Aucune de ces réponses

Answer 41

B. Une sensibilité moyenne « The situation we’ve been discussing is in between (Figure 1.12b). » (Wolfe et al., 2020, p. 13)

Question 42

Qu’est-ce qu’une courbe ROC dans les études de détection de signal ? A. Un graphique de la fréquence des erreurs B. Un graphique de la fréquence des succès C. Un graphique de la fréquence des faux positifs D. Un graphique de la fréquence des vrais positifs E. Un graphique de la fréquence des faux négatifs F. Aucune de ces réponses

Answer 42

C. Un graphique de la fréquence des faux positifs « receiver operating characteristic (ROC) curve In studies of signal detection. the graphical plot of the hit rate as a function of the false-alarm rate. **If these are the same, points fall on the diagonal**, indicating that tte observe< cannot tell the difference between the presence and absence of the signal. » (Wolfe et al, 2020, p. 14)

Question 43

Que représente le point en haut à gauche sur une courbe ROC ? A. 0% de succès, 100% de faux positifs B. 100% de succès, 100% de faux positifs C. 100% de succès, 0% de faux positifs D. 0% de succès, 0% de faux positifs E. 50% de succès, 50% de faux positifs F. Aucune de ces réponses

Answer 43

C. 100% de succès, 0% de faux positifs « As the observe<'s sensitiv- ity increases, the curve bows upward toward the upper left corner. **That point represents a perfect ability 10 distinguish signal from noise** (100% hits. 0% false alanns). » (Wolfe et al, 2020, p. 14)

Question 44

Que signifie une courbe ROC qui tombe sur la diagonale ? A. L’observateur peut parfaitement distinguer le signal du bruit B. L’observateur ne peut pas distinguer le signal du bruit C. L’observateur fait plus d’erreurs que de succès D. L’observateur fait plus de succès que d’erreurs E. L’observateur a une sensibilité parfaite F. Aucune de ces réponses

Answer 44

B. L’observateur ne peut pas distinguer le signal du bruit « If these are the same, points fall on the diagonal, **indicating that tte observe< cannot tell the difference between the presence and absence of the signal**. As the observe<'s sensitiv- ity increases, the curve bows upward toward the upper left corner. » (Wolfe et al, 2020, p. 14)

Question 45

Que se passe-t-il lorsque la sensibilité de l’observateur augmente sur une courbe ROC ? A. La courbe s’incline vers le coin supérieur droit B. La courbe s’incline vers le coin inférieur gauche C. La courbe s’incline vers le coin supérieur gauche D. La courbe s’incline vers le coin inférieur droit E. La courbe reste sur la diagonale F. Aucune de ces réponses

Answer 45

C. La courbe s’incline vers le coin supérieur gauche « As the observe<'s sensitiv- ity increases, **the curve bows upward toward the upper left corner**. That point represents a perfect ability 10 distinguish signal from noise (100% hits. 0% false alanns). » (Wolfe et al, 2020, p. 14)

Question 46

Que signifie un taux de succès de 100% et un taux de faux positifs de 0% sur une courbe ROC ? A. L’observateur ne peut pas distinguer le signal du bruit B. L’observateur fait plus d’erreurs que de succès C. L’observateur a une sensibilité parfaite D. L’observateur fait plus de succès que d’erreurs E. L’observateur a une sensibilité nulle F. Aucune de ces réponses

Answer 46

C. L’observateur a une sensibilité parfaite « As the observe<'s sensitiv- ity increases, the curve bows upward toward the upper left corner. **That point represents a perfect ability 10 distinguish signal from noise** (100% hits. 0% false alanns). » (Wolfe et al, 2020, p. 14)

Question 47

Quelle est la mesure de la sensibilité à un stimulus ? A. d’ B. p’ C. q’ D. r’ E. s’ F. Aucune de ces réponses

Answer 47

A «Thic ooparation ic capturod by the mescUte **d’** (d-prime). (a) If the distribution is completely overlap, d’ = 0 and you have no ability to detect the signal. » (Wolfe et al, 2020, p. 14)

Question 48

Que se passe-t-il si les distributions de réponse au bruit seul et au signal plus bruit se chevauchent complètement ? A. d’ = 1 B. d’ = 0 C. d’ est intermédiaire D. d’ est grand E. d’ est petit F. Aucune de ces réponses

Answer 48

B «(a) If the distribution is completely overlap, **d’ = 0** and you have no ability to detect the signal. (b) If d’ is inter[1]mediate. you have some sensitivity but your performance will be imperfect. » (Wolfe et al, 2020, p. 14)

Question 49

Que signifie un d’ intermédiaire ? A. Sensibilité parfaite B. Aucune sensibilité C. Sensibilité partielle D. Sensibilité élevée E. Sensibilité faible F. Aucune de ces réponses

Answer 49

C «(b) If d’ is intermediate. **you have some sensitivity** but your performance will be imperfect (c). If d’ is big, then distinguishing signal from noise is easy. » (Wolfe et al, 2020, p. 14)

Question 50

Que se passe-t-il si d’ est grand ? A. Distinction facile entre signal et bruit B. Distinction difficile entre signal et bruit C. Aucune distinction entre signal et bruit D. Sensibilité intermédiaire E. Sensibilité faible F. Aucune de ces réponses

Answer 50

A «© If **d’ is big**, then **distinguishing signal from noise is easy**. » (Wolfe et al, 2020, p. 14)

Question 51

Quelle est la relation entre d’ et la capacité à détecter un signal ? A. Plus d’ est grand, plus la capacité est faible B. Plus d’ est petit, plus la capacité est élevée C. Plus d’ est grand, plus la capacité est élevée D. Plus d’ est grand, plus la capacité est intermédiaire E. Plus d’ est petit, plus la capacité est intermédiaire F. Aucune de ces réponses

Answer 51

C « (c). If d’ is big, then **distinguishing signal from noise is easy**. » (Wolfe et al, 2020, p. 14)

Question 52

Que pouvez-vous faire si vous ne voulez pas manquer un appel important ? A. Augmenter votre sensibilité B. Diminuer votre sensibilité C. Déplacer le niveau de critère de réponse D. Ignorer les appels E. Répondre à tous les appels F. Aucune de ces réponses

Answer 52

C «Even though you really don’t want to miss the call, you can’t magically make yourself more sensitive. **All you can do is move the criterion level of response**, as shown in Figure 1.1If you shift your criterion to the left, you won’t miss many calls, but you will lots of false alarms. » (Wolfe et al, 2020, p. 14)

Question 53

Que se passe-t-il si vous déplacez votre critère vers la gauche ? A. Vous manquerez beaucoup d’appels B. Vous ne manquerez pas beaucoup d’appels C. Vous aurez beaucoup de fausses alarmes D. Vous n’aurez pas de fausses alarmes E. Vous aurez moins de fausses alarmes F. Aucune de ces réponses

Answer 53

B, C «If you shift your criterion to the left, **you won’t miss many calls**, but you will **lots of false alarms** (Figure 1.13a). That’s annoying. You’re running around naked, dripping on the floor, and traumatizing the cat for no good reason. » (Wolfe et al, 2020, p. 14)

Question 54

Que se passe-t-il si vous déplacez votre critère vers la droite ? A. Vous manquerez beaucoup d’appels B. Vous ne manquerez pas beaucoup d’appels C. Vous aurez beaucoup de fausses alarmes D. Vous n’aurez pas de fausses alarmes E. Vous aurez moins de fausses alarmes F. Aucune de ces réponses

Answer 54

A, D «If you shift your criterion to the right, **you won’t have those annoying false alarms**, but **you will miss most of the calls** (Figure 1.13c). For a fixed value of d’, changing the criterion changes the hits and false alarms in predictable ways. » (Wolfe et al, 2020, p. 14)

Question 55

Que se passe-t-il pour une valeur fixe de d’ lorsque vous changez le critère ? A. Les succès et les fausses alarmes changent de manière imprévisible B. Les succès et les fausses alarmes changent de manière prévisible C. Les succès augmentent D. Les fausses alarmes diminuent E. Les succès diminuent F. Aucune de ces réponses

Answer 55

B «For a fixed value of d’, **changing the criterion changes the hits and false alarms in predictable ways**. If you plot false alarms on the x-axis of a graph against hits on the y-axis for different criterion values, you get a curve known as a receiver operating characteristic (ROC) curve. » (Wolfe et al, 2020, p. 14)

Question 56

Que représente l’axe des x sur une courbe ROC ? A. Les succès B. Les fausses alarmes C. Les appels manqués D. Les appels reçus E. Les critères F. Aucune de ces réponses

Answer 56

B «If you plot **false alarms on the x-axis** of a graph against hits on the y-axis for different criterion values, you get a curve known as a receiver operating characteristic (ROC) curve. » (Wolfe et al, 2020, p. 14)

Question 57

Que représente l’axe des y sur une courbe ROC ? A. Les succès B. Les fausses alarmes C. Les appels manqués D. Les appels reçus E. Les critères F. Aucune de ces réponses

Answer 57

A «If you plot false alarms on the x-axis of a graph against **hits on the y-axis** for different criterion values, you get a curve known as a receiver operating characteristic (ROC) curve. » (Wolfe et al, 2020, p. 14)

Question 58

Comment s’appelle la courbe obtenue en traçant les fausses alarmes contre les succès pour différents critères ? A. Courbe de sensibilité B. Courbe de spécificité C. Courbe ROC D. Courbe de réponse E. Courbe de détection F. Aucune de ces réponses

Answer 58

C «If you plot false alarms on the x-axis of a graph against hits on the y-axis for different criterion values, you get a curve known as a **receiver operating characteristic (ROC) curve**. » (Wolfe et al, 2020, p. 14)

Question 59

Que se passe-t-il si vous déplacez votre critère de réponse vers la droite ? A. Vous réduisez les fausses alarmes. B. Vous augmentez les erreurs de manque. C. Vous augmentez les fausses alarmes. D. Vous réduisez les erreurs de manque. E. Vous changez la sensibilité d’. F. Aucune de ces réponses.

Answer 59

A. Vous réduisez les fausses alarmes. « If you don’t want to miss any signals, you move your criterion to the left (8), but then you have more false alarms. **If you don’t like false alarms, you move the response criterion to the right ©.** but then you make more miss errors. » (Wolfe et al, 2020, p. 14)

Question 60

Quelle est la conséquence de déplacer le critère de réponse vers la droite ? A. Vous réduisez les fausses alarmes. B. Vous augmentez les erreurs de manque. C. Vous augmentez les fausses alarmes. D. Vous réduisez les erreurs de manque. E. Vous changez la sensibilité d’. F. Aucune de ces réponses.

Answer 60

B. Vous augmentez les erreurs de manque. « If you don’t want to miss any signals, you move your criterion to the left (8), but then you have more false alarms. **If you don’t like false alarms, you move the response criterion to the right ©.** but then you make more miss errors. » (Wolfe et al, 2020, p. 14)

Question 61

Comment la sensibilité d’ est-elle affectée par le déplacement du critère de réponse ? A. Elle augmente. B. Elle diminue. C. Elle reste la même. D. Elle fluctue. E. Elle disparaît. F. Aucune de ces réponses.

Answer 61

C. Elle reste la même. « If you don’t want to miss any signals, you move your criterion to the left (8), but then you have more false alarms. If you don’t like false alarms, you move the response criterion to the right ©. but then you make more miss errors. **In all these cases (a-c), your sensitivity, d’, remains the same.** » (Wolfe et al, 2020, p. 14)

Question 62

Que signifie d’ = 0 dans une courbe ROC théorique ? A. Performance parfaite B. Performance au hasard C. Aucune fausse alarme D. Aucune erreur de manque E. Sensibilité maximale F. Aucune de ces réponses

Answer 62

B «Note that **d’ = 0 when performance is at chance**. When d’ increases, the probability of hits and correct rejections increases, and the probability of misses and false alarms decreases. » (Wolfe et al, 2020, p. 15)

Question 63

Que se passe-t-il lorsque d’ augmente ? A. La probabilité de succès et de rejets corrects augmente B. La probabilité de succès et de rejets corrects diminue C. La probabilité de fausses alarmes augmente D. La probabilité d’erreurs de manque augmente E. La performance reste au hasard F. Aucune de ces réponses

Answer 63

A «When **d’ increases**, the probability of **hits and correct rejections increases**, and the probability of misses and false alarms decreases. » (Wolfe et al, 2020, p. 15)

Question 64

Que représente Pr(N/n) ? A. Probabilité de réponse “signal présent” lorsque le signal est présent B. Probabilité de réponse “signal présent” lorsque le signal est absent C. Probabilité de réponse “pas de signal présent” lorsque le signal est présent D. Probabilité de réponse “pas de signal présent” lorsque le signal est absent E. Probabilité de fausse alarme F. Aucune de ces réponses

Answer 64

D «Pr(N/n) = probability of response “no signal present” when no signal is present (correct rejection) » (Wolfe et al, 2020, p. 15)

Question 65

Que représente Pr(S/s) ? A. Probabilité de réponse “signal présent” lorsque le signal est présent B. Probabilité de réponse “signal présent” lorsque le signal est absent C. Probabilité de réponse “pas de signal présent” lorsque le signal est présent D. Probabilité de réponse “pas de signal présent” lorsque le signal est absent E. Probabilité de fausse alarme F. Aucune de ces réponses

Answer 65

A «Pr(S/s) = probability of response “signal present” when signal is present (hit) » (Wolfe et al, 2020, p. 15)

Question 66

Où se situeraient vos données si vous aviez 100% de succès et 0% de fausses alarmes ? A. En bas à droite B. En haut à gauche C. Sur la ligne de chance D. Entre les courbes verte, violette et bleue E. En bas à gauche F. Aucune de ces réponses

Answer 66

B. En haut à gauche « Si vous étiez parfait (situation de la Figure 1.12c), vous auriez 100% de succès et 0% de fausses alarmes et votre point de données se situerait **en haut à gauche** dans la Figure 1.1 » (Wolfe et al., 2020, p. 15)

Question 67

Que représente la ligne de chance dans la Figure 1.14 ? A. 100% de succès B. 0% de fausses alarmes C. Performance aléatoire D. Courbes entre deviner et perfection E. Courbes verte, violette et bleue F. Aucune de ces réponses

Answer 67

C. Performance aléatoire « Vos données se situeraient sur cette diagonale de “performance aléatoire” dans la Figure 1.1 » (Wolfe et al., 2020, p. 15)

Question 68

Que se passe-t-il si vos données se situent en dessous de la ligne de chance ? A. Vous avez fait l’expérience correctement B. Vous avez fait l’expérience incorrectement C. Vous avez 100% de succès D. Vous avez 0% de fausses alarmes E. Vous êtes entre deviner et perfection F. Aucune de ces réponses

Answer 68

B. Vous avez fait l’expérience incorrectement « Si vos données se situent en dessous de la ligne de chance, vous avez **fait l’expérience incorrectement** ! » (Wolfe et al., 2020, p. 15)

Question 69

Que montrent les courbes verte, violette et bleue dans la Figure 1.14 ? A. Performance parfaite B. Performance aléatoire C. Courbes entre deviner et perfection D. 100% de succès E. 0% de fausses alarmes F. Aucune de ces réponses

Answer 69

C. Courbes entre deviner et perfection « Les situations intermédiaires (Figure 1.12b) produisent des courbes **entre deviner et perfection** (les courbes verte, violette et bleue dans la Figure 1.14). » (Wolfe et al., 2020, p. 15)

Question 70

Que représente le coin supérieur gauche dans la Figure 1.14 ? A. 100% de succès et 0% de fausses alarmes B. Performance aléatoire C. Courbes entre deviner et perfection D. En dessous de la ligne de chance E. En haut à droite F. Aucune de ces réponses

Answer 70

A. 100% de succès et 0% de fausses alarmes « Si vous étiez parfait (situation de la Figure 1.12c), vous auriez **100% de succès et 0% de fausses alarmes** et votre point de données se situerait en haut à gauche dans la Figure 1.1 » (Wolfe et al., 2020, p. 15)

Question 71

Que reflète la courbe ROC de notre radiologiste ? A. Son niveau de stress. B. Son expertise. C. La qualité de l’équipement. D. La santé du patient. E. La précision des tests. F. Aucune de ces réponses.

Answer 71

B. Son expertise. « Let’s return to our radiologist. She has an ROC curve whose closeness to perfection reflects **her expertise**. On that ROC, her criterion can slide up and to the right, in which case she will make more hits but also more false alarms, or down and to the left, in which case she will have fewer false alarms but more misses. » (Wolfe et al., 2020, p. 15)

Question 72

Que se passe-t-il si le critère de la radiologiste glisse vers le haut et à droite sur la courbe ROC ? A. Plus de hits et moins de fausses alarmes. B. Moins de hits et plus de fausses alarmes. C. Plus de hits et plus de fausses alarmes. D. Moins de hits et moins de fausses alarmes. E. Plus de hits et plus de misses. F. Aucune de ces réponses.

Answer 72

C. Plus de hits et plus de fausses alarmes. « On that ROC, her criterion can slide up and to the right, in which case she will make **more hits but also more false alarms**, or down and to the left, in which case she will have fewer false alarms but more misses. » (Wolfe et al., 2020, p. 15)

Question 73

Quels facteurs influencent où la radiologiste place son critère ? A. La probabilité de cancer du patient. B. Le coût perçu d’un cancer manqué. C. Le coût perçu d’une fausse alarme. D. Tous les facteurs mentionnés. E. Aucun des facteurs mentionnés. F. Aucune de ces réponses.

Answer 73

D. Tous les facteurs mentionnés. « Where she places her criterion (consciously or unconsciously) will depend on many factors. **Does the patient have factors that make her more or less likely to have cancer? What is the perceived "cost’’ of a missed cancer? What is the perceived cost of a false alarm?** » (Wolfe et al., 2020, p. 15)

Question 74

Que se passe-t-il si le critère de la radiologiste glisse vers le bas et à gauche sur la courbe ROC ? A. Plus de hits et moins de fausses alarmes. B. Moins de hits et plus de fausses alarmes. C. Plus de hits et plus de fausses alarmes. D. Moins de hits et moins de fausses alarmes. E. Moins de fausses alarmes mais plus de misses. F. Aucune de ces réponses.

Answer 74

E. Moins de fausses alarmes mais plus de misses. « On that ROC, her criterion can slide up and to the right, in which case she will make more hits but also more false alarms, or **down and to the left, in which case she will have fewer false alarms but more misses**. » (Wolfe et al., 2020, p. 15)

Question 75

Pourquoi l’absence de seuils absolus peut-elle devenir une question de vie ou de mort ? A. Parce que les décisions sont prises sous incertitude. B. Parce que les seuils absolus sont toujours présents. C. Parce que les seuils absolus sont faciles à déterminer. D. Parce que les seuils absolus n’ont pas d’importance. E. Parce que les seuils absolus sont constants. F. Aucune de ces réponses.

Answer 75

A. Parce que les décisions sont prises sous incertitude. « You can see that what started out as a query about the lack of absolute thresholds can become, quite literally, **a matter of life and death**. » (Wolfe et al., 2020, p. 15)

Question 76

Quel est l’impact de la position du critère sur la courbe ROC ? A. Elle n’a aucun impact. B. Elle affecte le nombre de hits et de fausses alarmes. C. Elle affecte uniquement le nombre de hits. D. Elle affecte uniquement le nombre de fausses alarmes. E. Elle affecte uniquement le nombre de misses. F. Aucune de ces réponses.

Answer 76

B. Elle affecte le nombre de hits et de fausses alarmes. « On that ROC, her criterion can slide up and to the right, in which case she will make more hits but also more false alarms, or down and to the left, in which case she will have fewer false alarms but more misses. **Where she places her criterion** (consciously or unconsciously) will depend on many factors. » (Wolfe et al., 2020, p. 15)

Question 77

Si vous deviez deviner, quelle serait la probabilité de deviner “oui” lorsque le téléphone ne sonne pas ? A. 20% B. 30% C. 40% D. 50% E. 60% F. Aucune de ces réponses

Answer 77

C. 40% « Suppose you were guessing (the Figure 1.12a situatior.); then you might guess “yes” on 40% of the occasions when the phone rang, but you would also guess “yes” on **40% of the occasions when the phone did not ring**. If you moved your criterion and guessed “yes” on 80% of phone-present occasions, you would also guess “yes” on 80% of phone-absent occasions. » (Wolfe et al, 2020, p. 14)

Question 78

Quelle serait la probabilité de deviner “oui” sur les occasions où le téléphone sonne si vous déplacez votre critère à 80% ? A. 20% B. 40% C. 60% D. 80% E. 100% F. Aucune de ces réponses

Answer 78

D. 80% « Suppose you were guessing (the Figure 1.12a situatior.); then you might guess “yes” on 40% of the occasions when the phone rang, but you would also guess “yes” on 40% of the occasions when the phone did not ring. If you moved your criterion and guessed “yes” on **80% of phone-present occasions**, you would also guess “yes” on 80% of phone-absent occasions. » (Wolfe et al, 2020, p. 14)

Question 79

Si vous déplacez votre critère à 80%, quelle serait la probabilité de deviner “oui” sur les occasions où le téléphone ne sonne pas ? A. 20% B. 40% C. 60% D. 80% E. 100% F. Aucune de ces réponses

Answer 79

D. 80% « Suppose you were guessing (the Figure 1.12a situatior.); then you might guess “yes” on 40% of the occasions when the phone rang, but you would also guess “yes” on 40% of the occasions when the phone did not ring. If you moved your criterion and guessed “yes” on 80% of phone-present occasions, you would also **guess “yes” on 80% of phone-absent occasions**. » (Wolfe et al, 2020, p. 14)

Question 80

# Qui suis-je ? A psychophysical theory that quantifies the response of an observer to the presentation of a signal in the presence of noise. Measures obtained from a series of presentations are sensitivity (d′) and criterion of the observer.

Answer 80

signal detection theory

Question 81

# Qui suis-je ? In signal detection theory, an internal threshold that is set by the observer. If the internal response is above criterion, the observer gives one response (e.g., “yes, I hear that”). Below criterion, the observer gives another response (e.g., “no, I hear nothing”).

Answer 81

criterion

Question 82

# Qui suis-je ? 1. The ability to respond to transmitted signals. 2. In signal detection theory, a value that defines the ease with which an observer can tell the difference between the presence and absence of a stimulus or the difference between stimulus 1 and stimulus 2.

Answer 82

sensitivity

Question 83

# Qui suis-je ? In studies of signal detection, the graphical plot of the hit rate as a function of the false-alarm rate. If these are the same, points fall on the diagonal, indicating that the observer cannot tell the difference between the presence and absence of the signal. As the observer’s sensitivity increases, the curve bows upward toward the upper left corner. That point represents a perfect ability to distinguish signal from noise (100% hits, 0% false alarms).

Answer 83

receiver operating characteristic (ROC) curve

Question 84

2. Gustav Fechner invented several clever methods for measuring the relationship between physical changes in the world and consequent **----------** changes in observers. These methods remain in use today. Using Fechner’s methods, researchers can measure the smallest levels of stimulus that can be detected ( absolute threshold) and the smallest differences that can be detected (difference thresholds, or just noticeable differences).

Answer 84

2. Gustav Fechner invented several clever methods for measuring the relationship between physical changes in the world and consequent **psychological** changes in observers. These methods remain in use today. Using Fechner’s methods, researchers can measure the smallest levels of stimulus that can be detected ( absolute threshold) and the smallest differences that can be detected (difference thresholds, or just noticeable differences).

Question 85

3. A more recent development for understanding performance— **----------** —permits us to simulate changes in the perceiver (e.g., internal noise and biases) in order to understand perceptual performance better.

Answer 85

3. A more recent development for understanding performance— **signal detection theory**—permits us to simulate changes in the perceiver (e.g., internal noise and biases) in order to understand perceptual performance better.

Question 86

7. Recordings of individual neurons enable us to measure the lowest level of stimulus required for a neuron to fire (**------------**). Both the rate and the timing pattern of neural firing provide additional information about how the brain encodes stimuli in the world.

Answer 86

7. Recordings of individual neurons enable us to measure the lowest level of stimulus required for a neuron to fire (**absolute threshold**). Both the rate and the timing pattern of neural firing provide additional information about how the brain encodes stimuli in the world.