How Can We Not ‘Lose It’ if We Still Don’t Understand How to ‘Use It’? Unanswered Questions about the Influence of Activity Participation on Cognitive Performance in Older Age – A Mini-Review
Notice bibliographique
Résumé
The 'use it or lose it' hypothesis of cognitive aging predicts that engagement in intellectual, social, and physical activities offers protective benefits from age-related cognitive decline and lowers dementia risk. Although this hypothesis has not yet been supported conclusively, there is some empirical evidence in favor of the proposal. However, a number of questions surrounding the relationship between activity participation and cognitive ability in older adulthood are not yet well answered. This mini-review identifies seven key methodological and theoretical issues that are critical to our understanding and eventual possible promotion of activity participation as a way to maintain cognitive well-being. These include the mechanisms involved, the optimal ways of assessing activity engagement, which cognitive domains receive the most benefit from activity engagement, the temporal nature and the directionality of the relationship, the influence of demographic variables such as age, gender, or education, and whether one activity domain offers the most benefit to cognition. The current knowledge on each of these issues is critically evaluated, including describing what we already know about the issue, and identifying potential difficulties and opportunities that may exist in finding an answer. More studies need to take on the challenge of specifically targeting these issues, as each is essential to moving the field forward.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».