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Enregistrement W2082167144 · doi:10.1080/17470210902834852

Short article: Age and synchrony effects in visuospatial working memory

2009· article· en· W2082167144 sur OpenAlexaff
Gillian Rowe, Lynn Hasher, J. Turcotte

Notice bibliographique

RevueQuarterly Journal of Experimental Psychology · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSpatial Cognition and Navigation
Établissements canadiensBaycrest HospitalLaurentian UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesU.S. Public Health Service
Mots-clésWorking memoryPsychologyMemory spanAudiologyInterference theoryInterference (communication)Short-term memoryTask (project management)CognitionDevelopmental psychologyCognitive psychologyMedicineComputer scienceTelecommunicationsNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Younger and older adults were administered a computerized version of the Corsi Block visuospatial working memory (VSWM) span task at either their peak or off-peak time of day and in either a high-interference (ascending order of administration, starting with short lists first) or low-interference (descending order, starting with longest lists first) format. Young adults' span scores were highest in the ascending format. By contrast, older adults performed better in the low-interference format, replicating findings with verbal memory span studies. Although both age groups benefited from being tested at their peak time, the advantage was far greater for older adults, but only in the low-interference format; their scores on the high-interference format were not helped by peak-time testing. These findings are consistent with the suggestion that young adults' performance on span tasks is influenced by practice and strategies, but the performance of older adults is heavily influenced by interference-which is best controlled at peak times of day. Our findings suggest that both time of testing and interference play critical roles in determining age differences in VSWM span, and both a reduction in interference and peak-time testing may be necessary to optimize older adults' performance and to maximize the reduction in age differences.

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 seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,288 · 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

Citations65
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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