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Enregistrement W2625733702 · doi:10.1111/psyp.12907

Older adults display diminished error processing and response in a continuous tracking task

2017· article· en· W2625733702 sur OpenAlexafffund
Francisco L. Colino, Harvey Howse, Angela Norton, Robert Trska, Anthony Pluta, Stephen J. C. Luehr, Todd C. Handy, Olave E. Krigolson

Notice bibliographique

RevuePsychophysiology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeural and Behavioral Psychology Studies
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMitacs
Mots-clésPsychologyTask (project management)AudiologyElectroencephalographyCognitionYoung adultMotor controlMotor systemMotor cortexDevelopmental psychologyCognitive psychologyNeuroscienceMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,944
Score d'incertitude au seuil0,638

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 technologies0,0000,001
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 Opus0,078
Tête enseignante GPT0,390
Écart entre enseignants0,312 · 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

Citations16
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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