Over the Hill at 24: Persistent Age-Related Cognitive-Motor Decline in Reaction Times in an Ecologically Valid Video Game Task Begins in Early Adulthood
Notice bibliographique
Résumé
Typically studies of the effects of aging on cognitive-motor performance emphasize changes in elderly populations. Although some research is directly concerned with when age-related decline actually begins, studies are often based on relatively simple reaction time tasks, making it impossible to gauge the impact of experience in compensating for this decline in a real world task. The present study investigates age-related changes in cognitive motor performance through adolescence and adulthood in a complex real world task, the real-time strategy video game StarCraft 2. In this paper we analyze the influence of age on performance using a dataset of 3,305 players, aged 16-44, collected by Thompson, Blair, Chen & Henrey [1]. Using a piecewise regression analysis, we find that age-related slowing of within-game, self-initiated response times begins at 24 years of age. We find no evidence for the common belief expertise should attenuate domain-specific cognitive decline. Domain-specific response time declines appear to persist regardless of skill level. A second analysis of dual-task performance finds no evidence of a corresponding age-related decline. Finally, an exploratory analyses of other age-related differences suggests that older participants may have been compensating for a loss in response speed through the use of game mechanics that reduce cognitive load.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».