Age Effects Shrink when Motor Learning is Predominantly Supported by Nondeclarative, Automatic Memory Processes: Evidence from Golf Putting
Notice bibliographique
Résumé
Can motor learning be equivalent in younger and older adults? To address this question, 48 younger (M = 23.5 years) and 48 older (M = 65.0 years) participants learned to perform a golf-putting task in two different motor learning situations: one that resulted in infrequent errors or one that resulted in frequent errors. The results demonstrated that infrequent-error learning predominantly relied on nondeclarative, automatic memory processes whereas frequent-error learning predominantly relied on declarative, effortful memory processes: After learning, infrequent-error learners verbalized fewer strategies than frequent-error learners; at transfer, a concurrent, attention-demanding secondary task (tone counting) left motor performance of infrequent-error learners unaffected but impaired that of frequent-error learners. The results showed age-equivalent motor performance in infrequent-error learning but age deficits in frequent-error learning. Motor performance of frequent-error learners required more attention with age, as evidenced by an age deficit on the attention-demanding secondary task. The disappearance of age effects when nondeclarative, automatic memory processes predominated suggests that these processes are preserved with age and are available even early in motor learning.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».