Identifying training modalities to improve multitasking in older adults
Notice bibliographique
Résumé
Studies that have measured the effects of attentional training have relied on a range of training formats, which may vary in their efficacy. In particular, it is unclear whether programs that practice dual-tasking are more effective in improving divided attention than programs focusing on flexible allocation priority training. The aims of this study were as follows: (1) to compare the efficacy of different types of attentional training formats and (2) to assess transfer to distal measures. Forty-two healthy older adults were randomly assigned to one of three training groups. In the SINGLE training condition, participants practiced a visual detection and an alphanumeric equation task in isolation. In the FIXED training condition, participants practiced both tasks simultaneously with equal attention allocated to each. In the VARIABLE training condition, participants varied the attentional priority allocated to each task. After training, all participants improved their performance on the alphanumeric equation task when performed individually, including those in the SINGLE training condition. Participants in the FIXED training condition improved their divided attention, but only the participants in the VARIABLE training condition showed a greater capacity to vary their attentional priorities according to the instructions. Regarding transfer, all groups improved their performance on the 2-back condition, but only the VARIABLE and FIXED conditions resulted in better performance on the 1-back condition. Overall, the study supports the notion that attentional control capacities in older adults are plastic and can be improved with appropriate training and that the type of training determines its impact on divided attention.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 ».