Transparent Meta-Analysis: Does Aging Spare Prospective Memory with Focal vs. Non-Focal Cues?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Prospective memory (ProM) is the ability to become aware of a previously-formed plan at the right time and place. For over twenty years, researchers have been debating whether prospective memory declines with aging or whether it is spared by aging and, most recently, whether aging spares prospective memory with focal vs. non-focal cues. Two recent meta-analyses examining these claims did not include all relevant studies and ignored prevalent ceiling effects, age confounds, and did not distinguish between prospective memory subdomains (e.g., ProM proper, vigilance, habitual ProM) (see Uttl, 2008, PLoS ONE). The present meta-analysis focuses on the following questions: Does prospective memory decline with aging? Does prospective memory with focal vs. non-focal cues decline with aging? Does the size of age-related declines with focal vs. non-focal cues vary across ProM subdomains? And are age-related declines in ProM smaller than age-related declines in retrospective memory? METHODS AND FINDINGS: A meta-analysis of event-cued ProM using data visualization and modeling, robust count methods, and conventional meta-analysis techniques revealed that first, the size of age-related declines in ProM with both focal and non-focal cues are large. Second, age-related declines in ProM with focal cues are larger in ProM proper and smaller in vigilance. Third, age-related declines in ProM proper with focal cues are as large as age-related declines in recall measures of retrospective memory. CONCLUSIONS: The results are consistent with Craik's (1983) proposal that age-related declines on ProM tasks are generally large, support the distinction between ProM proper vs. vigilance, and directly contradict widespread claims that ProM, with or without focal cues, is spared by aging.
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 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 | 0,041 | 0,103 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,039 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».