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Enregistrement W2042981222 · doi:10.1037/h0087398

Age-related differences in face processing: A meta-analysis of three functional neuroimaging experiments.

2002· review· en· W2042981222 sur OpenAlexaff
Cheryl L. Grady

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Experimental Psychology/Revue canadienne de psychologie expérimentale · 2002
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueFace Recognition and Perception
Établissements canadiensBaycrest Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyPrefrontal cortexCognitive psychologyNeuroimagingWorking memoryCognitionPerceptionFunctional neuroimagingEpisodic memoryFusiform face areaBrain activity and meditationFace perceptionDevelopmental psychologyNeuroscienceElectroencephalography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Differences between young and old adults in brain activity, measured with positron emission tomography, were examined during three face processing experiments: episodic memory, working memory, and degraded face perception. Each experiment contained an easy face matching condition and a more difficult processing condition. Young adults showed greater activity in bilateral prefrontal cortex during the memory tasks, compared to face matching, but no difference in prefrontal activity between degraded and nondegraded perception. Older adults, on the other hand, had greater prefrontal activity in both memory and degraded perceptual tasks compared to matching. This suggests that increased prefrontal activity is task-specific in young adults, but, in old adults, is a more general response to increased cognitive effort or need for resources. These data are consistent with the dedifferentiation hypothesis of aging, and suggest a possible neural mechanism for this dedifferentiation, such that dependence on prefrontal activity across a greater number of tasks could also increase the amount of covariance across these tasks.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,045

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,007
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,429
Tête enseignante GPT0,401
Écart entre enseignants0,028 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations120
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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