Age- and reserve-related increases in fronto-parietal and anterior hippocampal activity during episodic encoding predict subsequent memory
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Remembering associations between encoded items and their contextual setting is a feature of episodic memory. Although this ability deteriorates with age in general, there is substantial variability in how older individuals perform on episodic memory tasks. This variability may stem from genetic and/or environmental factors related to reserve, allowing some individuals to compensate for age-related decline through differential recruitment of brain regions. In this fMRI study, we tested predictions related to reserve and compensation in a large adult lifespan sample (N=154). We used multivariate Behaviour Partial Least Squares (B-PLS) analysis to examine how age, retrieval accuracy, and a proxy measure of reserve, impacted brain activity patterns during spatial and temporal context encoding and retrieval. Reserve modulated age-related compensatory brain responses in ventral visual, temporal, and fronto-parietal regions during memory encoding as a function of task demands. Activity in inferior parietal, medial temporal, and ventral visual regions were strongly impacted by age at encoding and retrieval, but were also related to individual differences in reserve. Our findings are consistent with the concepts of reserve and compensation and suggest that reserve may mitigate age-related decline by modulating compensatory brain responses in the aging brain.
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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 | 0,001 |
| 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 ».