Leveraging older adults’ susceptibility to distraction to improve memory for face-name associations.
Notice bibliographique
Résumé
Forgetting people's names is a common memory complaint among older adults and one that is consistent with experimental evidence of age-related decline in memory for face-name associations. Despite this difficulty intentionally forming face-name associations, a recent study demonstrated that older adults hyperbind distracting names and attended faces, which produces better learning of these face-name pairs when they reappear on a memory test (Weeks, Biss, Murphy, & Hasher, 2016). The current study explored whether this effect could be leveraged as an intervention to reduce older adults' forgetting of face-name associations, using a method previously shown to improve older adults' retention of a word list (Biss, Ngo, Hasher, Campbell, & Rowe, 2013). Twenty-five younger and 32 older adults studied 24 face-name pairs and were tested via immediate and delayed memory tests. During the 30-min retention interval, 10 of the face-name pairs reoccurred as distraction in an ostensibly unrelated face-judgment task, providing an opportunity to implicitly rehearse these pairs. Older adults showed reduced forgetting of repeated face-name pairs as well as improved recollection. Younger adults showed no reliable benefit. These findings indicate that useful distraction benefits older adults' memory for face-name associations, suggesting its potential utility as a memory intervention technique. (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 | 0,002 |
| 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) | 0,002 | 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 ».