Repetition lag training eliminates age-related recollection deficits (and gains are maintained after three months) but does not transfer: Implications for the fractionation of recollection.
Notice bibliographique
Résumé
The objectives of this study were to replicate age-related decrements in recollection and source memory, and to determine if repetition lag training improves recollection and whether these effects maintain and transfer to other tasks. Sixteen young adults and 46 healthy older adults participated, the latter of whom comprised hi-old (n = 16) and lo-old (n = 30) based on neuropsychological memory tests. All participants completed memory tests and questionnaires at baseline, and then half of the lo-old underwent nine days of repetition lag training while the other half engaged in a 9-day active control program. The memory tests and questionnaires were repeated immediately after the training or control program, and again three months later. The baseline data replicated well-established age-related decrements in recollection. Repetition lag training improved objective measures of recollection, eliminated the age-related recollection decrement, and these improvements maintained over three months. However, training did not transfer to any other objective test of memory thought to rely on recollection, or to any subjective memory measure. The results demonstrate for the first time that repetition lag training improves objective measures of recollection, eliminates recollection differences between younger and older adults, and that these gains maintain over a 3-month period posttraining. The lack of transfer to other tasks, however, indicates that training one type of recollection (for the studied modality in this case) does not affect other types of recollection (e.g., of an item's recency). We suggest that recollection can be fractionated into many distinct types. (PsycINFO Database Record
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».