Changes in Regional and Temporal Patterns of Activity Associated with Aging during the Performance of a Lexical Set-Shifting Task
Notice bibliographique
Résumé
Some older individuals seem to use compensatory mechanisms to maintain high-level performance when submitted to cognitive tasks. However, whether and how these mechanisms affect fronto-striatal activity has never been explored. The purpose of this study was to investigate how aging affects brain patterns during the performance of a lexical analog of the Wisconsin Card Sorting Task, which has been shown to strongly depend on fronto-striatal activity. In the present study, both younger and older individuals revealed significant fronto-striatal loop activity associated with planning and execution of set-shifts, though age-related striatal activity reduction was observed. Most importantly, while the younger group showed the involvement of a "cognitive loop" during the receiving negative feedback period (which indicates that a set-shift will be required to perform the following trial) and the involvement of a "motor loop" during the matching after negative feedback period (when the set-shift must be performed), older participants showed significant activation of both loops during the matching after negative feedback period only. These findings are in agreement with the "load-shift" model postulated by Velanova et al. (Velanova K, Lustig C, Jacoby LL, Buckner RL. 2007. Evidence for frontally mediated controlled processing differences in older adults. Cereb Cortex. 17:1033-1046.) and indicate that the model is not limited to memory retrieval but also applies to executive processes relying on fronto-striatal regions.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».