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Enregistrement W2063762867 · doi:10.1037/0882-7974.20.2.251

The Effect of Old Age on the Learning of Supraspan Sequences.

2005· article· en· W2063762867 sur OpenAlexaff
J. Turcotte, Sylvain Gagnon, Marie Poirier

Notice bibliographique

RevuePsychology and Aging · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeurobiology of Language and Bilingualism
Établissements canadiensUniversity of OttawaUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologySequence learningRepetition (rhetorical device)RecallDissociation (chemistry)Cognitive psychologyVerbal learningCognitionDevelopmental psychologyFree recallSequence (biology)Serial learningTask (project management)Serial reaction timeAudiologyLinguisticsNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Two experiments examined age-related differences in sequence learning using computerized versions of the D. O. Hebb (1961) paradigm. In this learning task, the participant executes immediate serial recall of 24 supraspan sequences. Without the participants' knowledge, 1 sequence is presented several times. Repetition leads to improved recall of this repeated sequence relative to random sequences. Results showed a dissociation in age-related learning deficits depending on the nature of the to-be-remembered material. The effect of repetition is similar for younger and older adults with familiar and unfamiliar verbal material (words and pseudowords) but is significantly reduced in older adults when learning is assessed with a visuospatial version of Hebb's supraspan learning task (P. M. Corsi, 1972).

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)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
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 recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,338
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 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

Citations52
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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