Conclusions about interventions, programs, and approaches for improving executive functions that appear justified and those that, despite much hype, do not
Notice bibliographique
Résumé
The 'Executive Functions' (EFs) of inhibitory control, working memory, and cognitive flexibility enable us to think before we act, resist temptations or impulsive reactions, stay focused, reason, problem-solve, flexibly adjust to changed demands or priorities, and see things from new and different perspectives. These skills are critical for success in all life's aspects and are sometimes more predictive than even IQ or socioeconomic status. Understandably, there is great interest in improving EFs. It's now clear they can be improved at any age through training and practice, much as physical exercise hones physical fitness. However, despite claims to the contrary, wide transfer does not seem to occur and 'mindless' aerobic exercise does little to improve EFs. Important questions remain: How much can EFs be improved (are benefits only superficial) and how long can benefits be sustained? What are the best methods for improving EFs? What about an approach accounts for its success? Do the answers to these differ by individual characteristics such as age or gender? Since stress, sadness, loneliness, or poor health impair EFs, and the reverse enhances EFs, we predict that besides directly train EFs, the most successful approaches for improving EFs will also address emotional, social, and physical needs.
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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 | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».