MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2926095828 · doi:10.1590/1980-57642018dn13-010006

Age-related differences in conversational discourse abilities A comparative study

2019· article· en· W2926095828 sur OpenAlexaboutno aff
Natalie Pereira, Ana Paula Bresolin Gonçalves, Mariana Goulart, Marina Tarrasconi, Renata Kochhann, Róchele Paz Fonseca

Notice bibliographique

RevueDementia & Neuropsychologia · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeurobiology of Language and Bilingualism
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyLinguisticsCognitive psychologyDevelopmental psychologyPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Conversational discourse (CD) is among the most complex tasks in everyday life and relies on multiple cognitive domains (communicative and executive abilities). Alterations in discourse comprehension and production are often present in pathological aging. However, there is still a need to identify changes in healthy aging. OBJECTIVE: This study aimed to compare young and older adults for the frequency of impaired communicative behaviors on a CD task. Performance was scored according to the Complementary Procedure of Conversational Discourse Analysis (CPCDA), developed based on the CD task from the Montreal Communication Evaluation Battery. METHODS: A total of 95 participants (54 young-adults and 41 older adults) were evaluated. The frequency of communicative behaviors was compared between groups using MANCOVA and Chi-square tests. RESULTS: Young adults showed fewer impairments in expression, pragmatics, cohesion, coherence, comprehension and emotional prosody. Older adults showed higher levels of verbal initiative and had fewer word finding difficulties. Communicative behaviors associated with planning and self-monitoring (e.g. repetition of information and syllabic false starts) appear to be common in the speech of healthy individuals in general. CONCLUSION: Studies which evaluate both discursive and cognitive skills are required to identify age-related changes. This would allow for the development of screening tools for CD assessment and preventive programs.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,264
Score d'incertitude au seuil1,000

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)0,0010,000

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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,280 · 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.

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

Citations20
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueDementia & NeuropsychologiaMême sujetNeurobiology of Language and BilingualismTravaux en français237 207