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Enregistrement W2897914027 · doi:10.1093/arclin/acy061.16

A - 16Individual Differences in Affective Traits Role in Physical and Cognitive Performance

2018· article· en· W2897914027 sur OpenAlexaboutno aff
Amy Halpin, Rebecca K. MacAulay

Notice bibliographique

RevueArchives of Clinical Neuropsychology · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMotivation and Self-Concept in Sports
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyCognitionCognitive psychologyEffects of sleep deprivation on cognitive performanceAffect (linguistics)Developmental psychologyNeuroscienceCommunication

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: Poor physical performance and negative affect (NA) have both been linked to worse executive function. However, little is understood about the relationship between trait NA and physical performance, particularly in older adults. It is possible that NA, and its motivational properties, plays a role in the relationship between executive function and physical decline. Hierarchical multiple regression was thus used to examine whether and the extent to which NA traits and executive function contributed to performance on the short performance physical battery (SPBB), while adjusting for the demographic factors of age and socioeconomic status (income and education). Method: 32 community-dwelling older adults (Mage = 69 years, SD = 5.4) participated in the Maine Understanding Sensory and Cognition (MUSIC) project. Exclusion criteria included scores of >11 on the Geriatric Depression Scale, scores of <19 on the Montreal Cognitive Assessment, diagnosis of a neurodegenerative disease, severe mental illness or a stroke within the last year. The Positive Affect and Negative Affect Schedule (PANAS) measured trait NA. The Trail Making Test (TMT Trails A and B) measured components of attention/processing and executive function. Results: NA associated with significantly worse TMT performance, ps < .001. Regression analyses indicated that socioeconomic status,TMT, and NA each significantly predicted SPPB performance, accounting for 56.9% of the variance. Conclusions: Results replicated other research that has linked SPPB and TMT performance, and extended these findings by investigating whether NA and sociodemographic factors contributed to physical performance. Our findings suggest that trait NA plays a role in poorer physical and executive function performance.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,388
Écart entre enseignants0,335 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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