Older adults display diminished error processing and response in a continuous tracking task
Notice bibliographique
Résumé
Advancing age is often accompanied by a decline in motor control that results in a decreased ability to successfully perform motor tasks. While there are multiple factors that contribute to age-related deficits in motor control, one unexplored possibility is that age-related deficits in our ability to evaluate motor output result in an increase in motor errors. In line with this, previous work from our laboratory demonstrated that motor errors evoked an error-related negativity (ERN)-a component of the human ERP associated with error evaluation originating within the human medial-frontal cortex. In the present study, we examined whether or not deficits in the medial-frontal error evaluation system contribute to age-related deficits in motor control. Two groups of participants (young, old) performed a computer-based tracking task that paralleled driving while EEG data were recorded. Our results show that older adults committed more behavioral errors than young adults during performance of the tracking task. An analysis of our ERP data revealed that the amplitude of the ERN was reduced in older adults relative to young adults following motor errors. Our results make an important extension from previous work demonstrating age-related reductions in the ERN during performance of cognitive tasks. Importantly, our results imply the possibility of understanding motor deficits in older age.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».