MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2105279348 · doi:10.1002/hbm.20605

Age‐related changes in the cerebral substrates of cognitive procedural learning

2008· article· en· W2105279348 sur OpenAlexaboutno aff
Valérie Hubert, Hélène Beaunieux, Gaël Chételat, Hervé Platel, Brigitte Landeau, Fausto Viader, Béatrice Desgranges, Francis Eustache

Notice bibliographique

RevueHuman Brain Mapping · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueMemory and Neural Mechanisms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCognitionPsychologyAssociative learningNeuroscienceCerebellumPosterior cingulatePsychomotor learningCognitive psychologyEffects of sleep deprivation on cognitive performanceAudiologyDevelopmental psychologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cognitive procedural learning occurs in three qualitatively different phases (cognitive, associative, and autonomous). At the beginning of this process, numerous cognitive functions are involved, subtended by distinct brain structures such as the prefrontal and parietal cortex and the cerebellum. As the learning progresses, these cognitive components are gradually replaced by psychomotor abilities, reflected by the increasing involvement of the cerebellum, thalamus, and occipital regions. In elderly subjects, although cognitive studies have revealed a learning effect, performance levels differ during the acquisition of a procedure. The effects of age on the learning of a cognitive procedure have not yet been examined using functional imaging. The aim of this study was therefore to characterize the cerebral substrates involved in the learning of a cognitive procedure, comparing a group of older subjects with young controls. For this purpose, we performed a positron emission tomography activation study using the Tower of Toronto task. A direct comparison of the two groups revealed the involvement of a similar network of brain regions at the beginning of learning (cognitive phase). However, the engagement of frontal and cingulate regions persisted in the older group as learning continued, whereas it ceased in the younger controls. We assume that this additional activation in the older group during the associative and autonomous phases reflected compensatory processes and the fact that some older subjects failed to fully automate the procedure.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,079
Score d'incertitude au seuil0,429

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,145
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,164 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations18
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueHuman Brain MappingMême sujetMemory and Neural MechanismsTravaux en français237 207