Effects of Age on Measures of Complex Working Memory Span in the Beagle Dog (<i>Canis familiaris</i>) Using Two Versions of a Spatial List Learning Paradigm
Notice bibliographique
Résumé
The present study used two versions of a spatial list learning (SLL) paradigm to examine the effects of increased cognitive load on visuospatial working memory processes in young and old beagle dogs. In the first experiment, young, and a select group of old dogs were first presented with one item, then two, and then three, and were rewarded for responding to the novel position. The dogs were able to learn the task at short delays, but compared with young dogs, old dogs performed worse at delays of 10 sec, and could not reach longer delays. Analysis of errors indicated that memory was best for end items in the spatial list and that within sessions, the number of errors in later trials was greater than the number of errors in earlier trials. A second version of the task, a modified SLL (mSLL) was developed to control for the use of non-mnemonic strategies on the SLL task. In this version, the first two items were presented individually. Acquisition and maximal memory performance were better in the young relative to the old dogs. Similar to the original SLL design, memory for early list items was worse than memory for later list items in both young and old dogs. The within-session pattern of errors however, did not change from trial to trial on the mSLL. The present results suggest that multiple working memory processes are engaged during complex tests of visuospatial function and the neuroanatomical substrates controlling these processes are affected differentially by age in the beagle dog.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».