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Enregistrement W2134169650 · doi:10.1093/geronb/63.3.p193

Age-Related Differences in Viewer-Rotation Tasks: Is Mental Manipulation the Key Factor?

2008· article· en· W2134169650 sur OpenAlexaff
Marc F. Joanisse, Sylvain Gagnon, Joshua Kreller, Mathieu Charbonneau

Notice bibliographique

RevueThe Journals of Gerontology Series B · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSpatial Cognition and Navigation
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMental rotationKey (lock)Factor (programming language)PsychologyRotation (mathematics)Cognitive psychologyHuman–computer interactionComputer scienceArtificial intelligenceCognitionComputer securityNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Using a viewer-centered frame of reference (VCFR) paradigm, we examined whether the necessity to mentally manipulate the frame of reference can explain why older adults were found to be impaired on a variety of spatial memory tasks. Twenty-four younger participants (18-35 years of age) and 24 older participants (65-78 years of age) performed a pointing task under four conditions in which a physical or imagined rotation was induced. In three conditions (updating, imagining, and ignoring), the frame of reference was shifted after encoding, which required a mental manipulation at the time of retrieval. In a control condition, the VCFR was held constant. Overall results show that the necessity to mentally manipulate the VCFR accentuates age-related differences. The presence of mental manipulation should therefore be considered when one is interpreting age-related differences found in spatial memory tasks.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,665
Score d'incertitude au seuil0,354

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,082
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,204 · 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'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

Citations9
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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