Specifying the Link Between Brain Integrity, Cognitive, and Affective Functioning in Aging Individuals
Notice bibliographique
Résumé
This special issue presents methodologically innovative work that advances our understanding of the relationship between cognitive performance and affect, in particular highlighting the contribution of brain to behavior. Studies investigating the effects of aging on brain anatomy and physiology suggest targeted areas which are most affected by aging, and are characterized by cerebral atrophy, synaptic loss, changes in receptor numbers and function, among other anatomical changes. These changes are likely responsible for most of the observed age-related changes in cognitive function reported in many studies of aging. Identifying precisely how these brain changes affect cognition is a formidable challenge, though new testing methodologies, along with advances in neuroimaging analysis techniques, have led to testable hypotheses and models of the link between brain and behavior. A key question in the field of cognitive aging is whether we can identify factors that can account for the considerable variability that exists in cognitive decline across normal aging individuals. For example, research shows that extensive brain atrophy and synaptic density reduction can result in dementia symptoms in some individuals, while surprisingly, others are much more resilient and asymptomatic, despite having equivalent neural degradation (Katzman et al., 1988). Such protection from dementia symptoms has been linked to elevated “cognitive reserve,” defined as one’s efficiency at using existing neural circuits, and/or one’s flexibility in using compensatory mechanisms to accomplish cognitive tasks.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».