Different effects of aging and gender on the temporal resolution in attentional tracking
Notice bibliographique
Résumé
The current study examined the role of temporal resolution of attention in the decline in multiple object tracking abilities with healthy aging. The temporal resolution of attention is known to limit attentional tracking of one and multiple targets (Holcombe & Chen, 2013). Here, we examined whether aging is associated with a lower temporal resolution of attention when tracking one target, the efficiency of splitting attention across multiple targets, or both. Stimuli comprised three concentric rings containing five or 10 equally spaced dots. While maintaining central fixation, younger and older participants tracked a target dot on one, two, or three rings while the rings rotated around fixation in random directions for 5 s. Rotational speed was varied to estimate speed or temporal frequency thresholds in six conditions. Results showed that younger and older participants had similar temporal frequency thresholds for tracking one target, but the addition of one and two more targets reduced thresholds more in the older group compared to the younger group. Gender also affected performance, with men having higher temporal frequency thresholds than women, independently of the number of targets. These findings indicate that the temporal resolution of attention for a single target depends on gender but is not affected by aging, whereas aging specifically affects the efficiency of dividing attention across multiple targets.
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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 | 0,000 |
| 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 ».