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Enregistrement W2144922228 · doi:10.1093/geronb/62.2.p78

Lateralized Readiness Potentials Reveal Motor Slowing in the Aging Brain

2007· article· en· W2144922228 sur OpenAlexaff
A. B. Roggeveen, David J. Prime, Lawrence M. Ward

Notice bibliographique

RevueThe Journals of Gerontology Series B · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeural and Behavioral Psychology Studies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPerceptionPsychologyLatency (audio)Context (archaeology)CognitionBrain agingAudiologyMotion (physics)NeuroscienceDevelopmental psychologyCognitive psychologyMedicineComputer scienceBiologyArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Older adults consistently show slower reaction times (RTs) to the onset of motion. Both cognitive slowing and motor slowing have been suggested as causes of this effect. The lateralized readiness potential (LRP) of the electroencephalogram can be used to separate perceptual and decision processes from motor programming and execution as causes of RT differences. We used the LRP to discern the origin of slowing in RT to motion onset that occurs in elderly individuals. After the onset of motion in a visual display, we asked participants to identify the direction of that motion (up or down) by pressing a button. Older participants showed significantly slower RTs than did younger participants. The LRP showed that the bulk of slowed response arose from slowed motor processes, rather than perceptual processing. We discuss the differences found in amplitude and onset latency of the LRP in the context of theories of motion processing and inhibition in the aging brain.

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)0,003
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,541
Score d'incertitude au seuil0,345

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,209
Tête enseignante GPT0,430
Écart entre enseignants0,221 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations73
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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