Age differences in the default network at rest and the relation to self-referential processing
Notice bibliographique
Résumé
Older adults show a 'positivity bias' in tasks involving emotion and self-referential processing. A critical network that is involved in self-referencing and shows age-related decline is the default network (DN). The purpose of the current study was to investigate age differences in pre- and post-task DN functional connectivity (FC) and signal variability, and to examine whether they are predictive of the positivity bias in self-referencing. We measured FC and within-subject variability of the DN in resting-state scans preceding and following tasks involving personality judgements on the self and a close other. Older adults endorsed more positive traits than younger adults on both tasks. FC was weaker post-task in older vs younger adults, and younger adults had greater variability than older adults in DN nodes. Younger adults with higher post-task DN variability had more negative self-ratings. For both age groups, greater FC in the DN was associated with more negative self-ratings. Neither FC nor variability was related to other ratings, despite the potential for self-processing when making other judgements. Our findings suggest that ageing leads to reduced FC and variability in the DN, which is most apparent after task, and may be one mechanism underlying the positive bias with age.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».