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Enregistrement W2048023051 · doi:10.1080/0361073x.2012.726149

Preserved Spatial Memory for Reaching to Remembered Three-Dimensional Targets in Aging

2012· article· en· W2048023051 sur OpenAlexaff
Alexandra Perrot, Louis Bherer, Julie Messier

Notice bibliographique

RevueExperimental Aging Research · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueSpatial Neglect and Hemispheric Dysfunction
Établissements canadiensUniversité de MontréalInstitut Universitaire de Gériatrie de MontréalUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyCognitive psychologyCognitive science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

UNLABELLED: BACKGROUND/STUDY CONTEXT: Compared with the large literature on the impact of aging on spatial memory span, far fewer studies have examined the influence of aging on spatial memory processes required to reach a remembered target. This study assessed the ability of seniors to accurately reach to three-dimensional (3D) memorized targets in four conditions in which the memory delay and the attentional demands varied. METHODS: The accuracy and variability of reaching movements (3D absolute, 3D variable, and spatial component errors) were analyzed to evaluate the performance of 12 young adults aged 20 to 30 and 12 older adults aged 62 to 69 in the different delay conditions (short passive delay, long passive delay, long cognitive delay, and long spatial delay). Variance analyses were applied on each error measure as well as on kinematic features of the movements (movement time, deceleration time, and peak velocity). RESULTS: Results revealed that older participants were as capable as their younger counterpart to maintain target location in memory regardless of task complexity. CONCLUSION: Although memory deficits have been found in older adults in several previous studies, the current results support the idea that healthy aging does not produce a breakdown in all memory tasks. Hence, a specific spatial memory channel seems to remain unaffected in normal aging.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,140
Tête enseignante GPT0,401
Écart entre enseignants0,261 · 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'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

Citations3
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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