Entraîner le contrôle attentionnel chez la personne âgée : perspective comportementale et cérébrale
Notice bibliographique
Résumé
L’objectif principal de cette thèse est d’évaluer l’effet des interventions cognitives sur le contrôle attentionnel en faisant appel à des mesures comportementales et à des mesures d’imagerie par résonance magnétique fonctionnelle (IRMf). La thèse comprend cinq articles empiriques. L’objectif de la première étude (Chapitre II) était d’examiner la source des différences reliées à l’âge au niveau du contrôle attentionnel. Les résultats suggèrent que les participants âgés présentent plus de difficultés que les jeunes adultes à varier le niveau d’attention à allouer à chacune des tâches selon la consigne d’emphase attentionnelle, reflétant un problème de contrôle attentionnel. La deuxième étude (Chapitre III) visait à comparer l’efficacité de trois types d’entraînement attentionnels chez la personne âgée. Les résultats montrent des effets spécifiques selon l’entraînement reçu. Seuls les participants âgés ayant suivi un entraînement à priorité VARIABLE, dans lequel ils étaient appelés à varier le niveau d’attention à allouer à chacune des tâches à travers plusieurs blocs, améliorent leurs capacités de contrôle attentionnel suite à l’entraînement. Cette amélioration ne peut être expliquée par la pratique aux tâches en attention focalisée, ni la pratique en double-tâche sans modulation attentionnelle. L’objectif de la troisième étude (Chapitre IV) était d’examiner si les bénéfices d’un entraînement à priorité VARIABLE pouvaient se transférer sur des tâches similaires à celles entraînées et sur des tâches plus représentatives du quotidien, à l’aide d’un paradigme de double-tâche immersive en réalité virtuelle (RV). Les résultats montrent qu’un entraînement à priorité VARIABLE améliore les capacités de contrôle attentionnel et, pour la première fois, que les effets bénéfiques de cet entraînement peuvent se transférer à un paradigme de double-tâche en RV chez une population âgée. De plus, nous montrons que les âgés bénéficient autant, voire même plus que les jeunes adultes, d’une intervention visant le contrôle attentionnel et que l’âge n’influence pas les effets de transfert obtenus. La quatrième étude (Chapitre V) examinait l’impact des entraînements attentionnels sur les changements d’activation en IRMf. Les résultats suggèrent que le cerveau est hautement plastique, même à un âge avancé, et que les changements d’activation obtenus diffèrent selon le type d’intervention reçu. Un entraînement à priorité VARIABLE, visant l’apprentissage de stratégies de contrôle attentionnel et les capacités métacognitives, est le seul qui produit des augmentations d’activation dans une région frontale impliquée dans la coordination multitâche et le contrôle attentionnel. Un entraînement visant la pratique répétée de tâche en attention focalisée produit plutôt des diminutions d’activation dans les régions préalablement recrutées. Enfin, l’objectif de la cinquième étude (Chapitre VI) était d’évaluer le décours temporel des changements d’activation à l’aide de trois séances en IRMf. On observe une augmentation d’activation suivie d’un plateau dans des régions reliées aux stratégies apprises pour l’entraînement à priorité VARIABLE, alors que les changements d’activation suite à un entraînement en pratique répétée sont caractérisés par une courbe en U-Inversée. Les résultats de cette dernière étude montrent que les changements d’activation sont non linéaires au cours de l’entraînement et, de façon similaire aux résultats obtenus dans la quatrième étude, modulés par le type d’intervention donné.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».