MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2050649914 · doi:10.1017/s1355617709090833

Examining the effects of two factors on working memory maintenance of bound information in schizophrenia

2009· article· en· W2050649914 sur OpenAlexaff
David Luck, Lisa Buchy, Martín Lepage, Jean‐Marie Danion

Notice bibliographique

RevueJournal of the International Neuropsychological Society · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueMemory and Neural Mechanisms
Établissements canadiensDouglas College
Organismes subventionnairesFondation pour la Recherche MédicaleUniversity of Cambridge
Mots-clésSchizophrenia (object-oriented programming)Working memoryEpisodic memoryFeature (linguistics)PsychologyCognitive psychologyNeuroscienceComputer scienceCognitionPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Integrating information in space and time is a central feature of episodic memory. Although disturbance of the binding processes in episodic memory is well established in patients with schizophrenia, data on working memory (WM) remain discrepant. In a change detection procedure, two target displays of pairs of letters located in cells of grid were successively presented. Participants attempted to detect changes in binding information (i.e., recombination of studied features) or feature information (i.e., a novel letter and/or a novel spatial location). Recombinations consisted of features belonging to the same display (intradisplay) or different displays (interdisplays). Results showed that patients demonstrated overall lower performance, with no specific deficit for recognizing bound information or feature information. In addition, patients did not demonstrate deficits for interdisplay recombinations or intradisplay recombinations. Patients' ability to remember temporal occurrence of stimuli was not affected. Together, these results suggest that in patients with schizophrenia, binding processes in WM are not specifically disturbed.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,246 · 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

Citations9
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of the International Neuropsychological SocietyMême sujetMemory and Neural MechanismsTravaux en français237 207