Age Effects Shrink when Motor Learning is Predominantly Supported by Nondeclarative, Automatic Memory Processes: Evidence from Golf Putting
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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.
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.
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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découle