Impact of Negative Emotion on the Neural Correlates of Long-Term Recognition in Younger and Older Adults
Notice bibliographique
Résumé
Some studies have suggested that the memory advantage for negative emotional information over neutral information ("negativity effect") is reduced in aging. Besides the fact that most findings are based on immediate retrieval, the neural underpinnings of long-term emotional memory in aging have so far not been investigated. To address these issues, we assessed recognition of neutral and negative scenes after 1- and 3-week retention intervals in younger and older adults using functional magnetic resonance imaging. We further used an event-related design in order to disentangle successful, false, and true recognition. This study revealed four key findings: (1) increased retention interval induced an increased rate of false recognitions for negative scenes, canceling out the negativity effect (present for hit rates only) on discrimination in both younger and older adults; (2) in younger, but not older, adults, reduced activity of the medial temporal lobe was observed over time for neutral scenes, but not for negative scenes, where stable or increased activity was seen; (3) engagement of amygdala (AMG) was observed in older adults after a 3-week delay during successful recognition of negative scenes (hits vs. misses) in comparison with neutral scenes, which may indicate engagement of automatic processes, but engagement of ventrolateral prefrontal cortex was unrelated to AMG activity and performance; and (4) after 3 weeks, but not after 1 week, true recognition of negative scenes was characterized by more activity in left hippocampus and lateral occipito-temporal regions (hits vs. false alarms). As these regions are known to be related to consolidation mechanisms, the observed pattern may indicate the presence of delayed consolidation of true memories. Nonetheless, older adults' low performance in discrimination of negative scenes could reflect the fact that overall, after long delays of retention, they rely more on general information rather than on perceptual detail in making recognition judgments.
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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 | 0,000 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».