Discourse Comprehension Test Performance of Elders With Dementia of the Alzheimer Type
Notice bibliographique
Résumé
Spoken language comprehension, including comprehension for inferential material in narrative discourse, is diminished in dementia of the Alzheimer type (DAT). There are, however, no empirical data concerning comprehension by adults with DAT of main ideas versus details in narratives. Evidence from other groups with and without brain damage has shown that comprehension for main ideas is relatively better than for details and that comprehension for stated material is relatively better than comprehension for inferential material. Participants in the present investigation were 24 older adults, 8 with early-stage DAT (EDAT), 8 with middle-stage DAT (MDAT), and 8 with no brain damage (NBD). Selected narratives and associated sets of yes-no questions from the Discourse Comprehension Test (DCT) (Brookshire and Nicholas, 1993) were presented on videotape. Participants with EDAT and MDAT had significantly poorer overall comprehension of DCT narratives than did those in the NBD group (p < .0001), but they did not differ significantly from each other. Responses to DCT narratives by participants in the NBD, EDAT, and MDAT groups followed the same pattern of relatively better comprehension for main ideas than for details and relatively better comprehension for stated than for implied information. Working memory and episodic memory were shown to be significantly associated with DCT overall scores. Together, these findings suggest that although overall narrative comprehension is diminished in those with DAT, individuals appear to retain a mental representation for narratives that facilitates better comprehension of main ideas than of details as well as better comprehension of stated information than of implied information. This interpretation is consistent with schema-based accounts of narrative comprehension.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».