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Enregistrement W1130593038 · doi:10.71781/18826

Contrôle attentionnel et vieillissement normal : contribution à la mémoire de travail et variabilité interindividuelle

2013· dissertation· fr· W1130593038 sur OpenAlexfundno aff
Stéphanie Sylvain-Roy

Notice bibliographique

RevuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2013
Typedissertation
Languefr
DomainePsychology
ThématiqueColor perception and design
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health ResearchRéseau Provincial de Recherche en Adaptation-RéadaptationPfizer
Mots-clésPsychologyMoiré patternHumanitiesArtComputer scienceComputer vision

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dans le contexte actuel du vieillissement de la population, il importe de s’intéresser aux changements qui surviennent avec l’avancement en âge. Le vieillissement s’accompagne de modifications pour différentes fonctions cognitives, dont la mémoire de travail (MdeT), un système permettant le maintien temporaire et la manipulation d’une petite quantité d’informations. Les travaux de cette thèse portent sur le vieillissement normal de la MdeT et des fonctions de contrôle attentionnel (FCA) qui la sous-tendent (l’alternance, l’inhibition et la mise à jour). D’abord, la première étude (Chapitre II) visait à préciser l’effet du vieillissement normal sur la MdeT et sur chacune des FCA qui la sous-tendent. Elle avait également pour but d’identifier les FCA qui contribuent à la réalisation de différentes tâches de MdeT, et si cette contribution diffère selon le groupe d’âge. Des tâches mesurant chacune des FCA ainsi que des tâches de MdeT ont été administrées à des personnes âgées et à des jeunes adultes. Les analyses contrôlant pour le ralentissement cognitif ont révélé que les habiletés d’alternance et de mise à jour sont préservées chez les personnes âgées, mais que l’inhibition est atteinte comparativement aux jeunes adultes. Les analyses ont également montré que l’impact du vieillissement sur la MdeT dépend de la tâche utilisée. Enfin, les résultats ont indiqué que la contribution des FCA à la MdeT dépend à la fois de la tâche de MdeT et du groupe d’âge. En particulier, la mise à jour contribue davantage à la MdeT des personnes âgées qu’à celle des jeunes, ce qui pourrait refléter une tentative de compensation. La seconde étude (Chapitre III) avait pour objectif de caractériser la variabilité interindividuelle au niveau des FCA, pour les personnes âgées et pour les jeunes adultes. Des analyses hiérarchiques en grappes réalisées sur les habiletés d’alternance, d’inhibition et de mise à jour, ont permis de déterminer si différents profils de contrôle attentionnel étaient présents. L’étude cherchait également à déterminer si les individus appartenant à des profils de contrôle attentionnel distincts diffèrent quant à certaines variables intellectuelles ou de santé. Les analyses ont mis en évidence trois profils de contrôle attentionnel distincts parmi les personnes âgées, l’inhibition étant une FCA critique pour distinguer entre les trois sous-groupes. Trois profils de contrôle attentionnel ont également été identifiés chez les jeunes adultes, et ces profils étaient caractérisés par moins de variabilité intra-individuelle que ceux des âgés. Les analyses ont par ailleurs montré que les profils de contrôle attentionnel se distinguent sur certaines variables intellectuelles et de santé. Les implications théoriques et cliniques de ces résultats seront discutées en fin de thèse (Chapitre IV).

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,555
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0040,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,217 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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