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Enregistrement W2016020887 · doi:10.1044/jslhr.4302.395

The Relationship Between Measures of Working Memory and Sentence Comprehension in Patients With Alzheimer’s Disease

2000· article· en· W2016020887 sur OpenAlexaff
Elizabeth Rochon, Gloria Waters, David Caplan

Notice bibliographique

RevueJournal of Speech Language and Hearing Research · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeurobiology of Language and Bilingualism
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNational Institute on Aging
Mots-clésSentenceWorking memoryComprehensionPsychologyMemory spanCognitive psychologyCognitionDementiaAudiologyShort-term memoryDiseaseDevelopmental psychologyLinguisticsMedicineNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Patients with dementia of the Alzheimer's type (DAT) and age- and education-matched older volunteers were tested on a battery of working memory tests, as well as on two tests of sentence comprehension. Patients had reduced spans and impaired central executive processes in working memory but showed normal effects of phonological and articulatory variables on span. On the sentence comprehension tasks, DAT patients showed effects of the number of propositions in a sentence but not of syntactic complexity. Impairment in the central executive processes of working memory in DAT patients was correlated with the effect of the number of propositions in a sentence on the sentence comprehension tasks. The results suggest that patients with DAT have working memory impairments that are related to their ability to map the meanings of sentences onto depictions of events in the world.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,068
Score d'incertitude au seuil0,235

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,232
Tête enseignante GPT0,376
Écart entre enseignants0,144 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations77
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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