Aging and recognition memory: A meta-analysis.
Notice bibliographique
Résumé
Recognizing a stimulus as previously encountered is a crucial everyday life skill and a critical task motivating theoretical development in models of human memory. Although there are clear age-related memory deficits in tasks requiring recall or memory for context, the existence and nature of age differences in recognition memory remain unclear. The nature of any such deficits is critical to understanding the effects of age on memory because recognition tasks allow fewer strategic backdoors to supporting memory than do tasks of recall. Consequently, recognition may provide the purest measure of age-related memory deficit of all standard memory tasks. We conducted a meta-analysis of 232 prior experiments on age differences in recognition memory. As an organizing framework, we used signal-detection theory (Green & Swets, 1966; Macmillan & Creelman, 2005) to characterize recognition memory in terms of both discrimination between studied items and unstudied lures (d') and response bias or criterion (c). Relative to young adults, older adults showed reduced discrimination accuracy and a more liberal response criterion (i.e., greater tendency to term items new). Both of these effects were influenced by multiple, differing variables, with larger age deficits when studied material must be discriminated from familiar or related material, but smaller when studying semantically rich materials. These results support a view in which neither the self-initiation of mnemonic processes nor the deployment of strategic processes is the only source of age-related memory deficits, and they add to our understanding of the mechanisms underlying those changes. (PsycINFO Database Record (c) 2019 APA, all rights reserved).
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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 | 0,009 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,024 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».