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Enregistrement W2122101063 · doi:10.1093/geronb/gbv002

Are Age-Related Differences Uniform Across Different Inhibitory Functions?

2015· article· en· W2122101063 sur OpenAlexafffund
Kiran K. Vadaga, Mervin Blair, Karen Li

Notice bibliographique

RevueThe Journals of Gerontology Series B · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeural and Behavioral Psychology Studies
Établissements canadiensParkwood InstituteConcordia University
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologies
Mots-clésInhibitory controlInhibitory postsynaptic potentialAudiologyPsychologyResponse inhibitionDevelopmental psychologyCognitionNeuroscienceMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: In the current experiment, we examined the relative age-sensitivity of 3 inhibitory functions: access, deletion, and restraint by taking into consideration their underlying control processes: proactive and reactive control. METHODS: The 3 inhibitory functions were measured using a sequential flanker task. Young (age: 18-35, n = 24) and older adults (age: 60-75, n = 25) first memorized a series of 8 animal words in a fixed order. In the test phase, these stimuli were presented randomly either singly or with flankers and participants responded "yes" or "no" based on the prelearned sequence. In the access trials, flankers were either ahead of the current target or unrelated. In the deletion trials, flankers were previous target items. In the restraint trials, the flanker cues (XXXX) prompted the participants to withhold responses occasionally. Unflanked trials served as the baseline condition. RESULTS: Age-related differences in the magnitude of inhibition effects were largest in restraint, followed by deletion. No age-related differences were observed in access. DISCUSSION: Our findings suggest that the magnitude of age-related differences in inhibitory functions is contingent on the degree of proactive control recruited by a given inhibitory function.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,367
Tête enseignante GPT0,412
Écart entre enseignants0,045 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations16
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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