Contributions of frontal and medial temporal lobe functioning to the errorless learning advantage
Notice bibliographique
Résumé
Among individuals with episodic memory impairments, trial-and-error learning is less successful than when errors are avoided. This "errorless learning advantage" has been replicated numerous times, but its neurocognitive mechanism is uncertain, with existing evidence pointing to both medial temporal lobe (MTL) and frontal lobe (FL) involvement. To test the relative contribution of MTL and FL functioning to the errorless learning advantage, 51 healthy older adults were pre-experimentally assigned to one of four groups based on their neuropsychological test performance: Low MTL-Low FL, Low MTL-High FL, High MTL-Low FL, High MTL-High FL. Participants learned two word lists under errorless learning conditions, and two word lists under errorful learning conditions, and memory was tested via free recall, cued recall, and source recognition. Performance on all three tests was better for those with High relative to Low MTL functioning. An errorless learning advantage was found in free and cued recall, in cued recall marginally more so for those with Low than High MTL functioning. Participants with Low MTL functioning were also more likely to misclassify learning errors as target words. Overall, these results are consistent with a MTL locus of the errorless learning advantage. The results are discussed in terms of the multi-componential nature of neuropsychological tests and the impact of demographic and mood variables on cognitive functioning.
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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 | 0,009 |
| 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) | 0,000 | 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 ».