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Enregistrement W2902991024 · doi:10.1037/pag0000315

Individual differences in executive functions and retrieval efficacy in older adults.

2018· article· en· W2902991024 sur OpenAlexafffund
Fergus I. M. Craik, Eldar Eftekhari, Ellen Bialystok, Nicole D. Anderson

Notice bibliographique

RevuePsychology and Aging · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensYork UniversityBaycrest Hospital
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésEpisodic memoryPsychologyRecallPsycINFOSemantic memoryCognitive psychologyTask (project management)CognitionReconstructive memoryDevelopmental psychologyInformation retrievalExplicit memoryMEDLINEComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Two prominent aspects of memory problems in older adults are a difficulty in retrieving recent episodic events and an often transient inability to retrieve names and other well-known facts from semantic memory. The question addressed in the present studies was whether these age-related difficulties reflect a common cause-a retrieval problem related to inefficient executive functions (EF). In the first study, 50 older adults were given 4 tests of EF; a derived composite measure correlated strongly with a measure of retrieval efficacy in free recall, less strongly with paired-associate recall, and nonsignificantly with retrieval of general knowledge. A second study used somewhat different measures of EF and also different measures of retrieval from semantic memory, and this study did find significant relations between EF, episodic memory, and knowledge retrieval. Changes in the specific tests representing both EF and memory retrieval changed the relations between them, suggesting that no one task is a pure measure of the theoretical constructs of either EF or episodic and semantic memory. Taken together, the 2 studies showed that individual differences in EF in older adults are correlated with retrieval efficacy in both episodic and semantic memory but also that these relations depend on the specific measures chosen to represent both EF and memory retrieval. (PsycINFO Database Record (c) 2018 APA, all rights reserved).

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,223

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,329 · 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 tête enseignante, 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

Citations29
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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