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Enregistrement W2943342395 · doi:10.1037/pag0000356

Meta-analysis of aging effects in mind wandering: Methodological and sociodemographic factors.

2019· review· en· W2943342395 sur OpenAlexaff
Magda Jordão, Fernando Ferreira‐Santos, Maria Salomé Pinho, Peggy L. St. Jacques

Notice bibliographique

RevuePsychology and Aging · 2019
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueMind wandering and attention
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyMind-wanderingDevelopmental psychologyCognitionCognitive psychologyClinical psychologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Our attention frequently shifts from ongoing tasks to internal content such that we find ourselves mind wandering (MW). Recent research has revealed that increasing age in adulthood is associated with a decrease in the frequency of MW, but the factors that contribute to this age-related effect are unclear. Thus, in the present study we conducted a meta-analysis of age differences in MW that aimed to analyze (a) the size and consistency of the age-related decrease in MW frequency, and (b) the moderating impact of methodological and sociodemographic factors. We analyzed studies comparing MW frequency in healthy younger and older groups and found a large effect in older adults. The age-related decrease in MW was more pronounced for probe compared to self-caught procedures, when task-related interfering thoughts were measured separately, when visual masks were presented, as the proportion of targets increased, and as older participants and fewer women were included in older adult groups. In discussing the theoretical and practical implications of these findings, we highlight the role of motivation and response options and provide recommendations for future research. These included emphasizing the need for open-ended methods in order to avoid bias due to MW instructions. (PsycINFO Database Record (c) 2019 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 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)0,022
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,058
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,119

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0220,058
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0100,019
Bibliométrie0,0060,006
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,592
Tête enseignante GPT0,494
Écart entre enseignants0,098 · 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'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations49
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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