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Enregistrement W2054875867 · doi:10.1080/13825585.2011.646940

A positivity effect in autobiographical memory, but not phonemic fluency, in older adults

2012· article· en· W2054875867 sur OpenAlexaff
Jennifer C. Tomaszczyk, Myra A. Fernandes

Notice bibliographique

RevueAging Neuropsychology and Cognition · 2012
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueAging and Gerontology Research
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFluencyPsychologyAutobiographical memoryValence (chemistry)Cognitive psychologyVerbal fluency testCognitionTask (project management)Developmental psychologyRecallNeuropsychologyNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To investigate whether processing fluency or cognitive control processes underlie aging-related positivity effects in memory, we compared retrieval of words on a fluency task, and of events on an autobiographical task, in younger and older adults. No positivity effect in word output was found on the fluency task, though older adults output more neutral words. For our autobiographical task, participants wrote descriptions of personal events related to cue words (3 each of positive, negative, neutral). They then classified their memories by valence, and subsequently rated how they 'felt now' about each. Older adults output more autobiographical memories classified as positive, and rated their memories more positively than did younger adults. We suggest the aging-related positivity effect emerges in service of emotion regulation, and is primarily observed when the cognitive task allows for personal evaluation and/or engages a reflective style of processing, as on an autobiographical but not a fluency task.

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)0,000
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 enseignants0,076
Score d'incertitude au seuil0,830

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,312 · 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

Citations19
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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