Dissociation of Measures of Topographical and Non-topographical Cognitive Ability in Older Adults
Notice bibliographique
Résumé
The relationship between topographical and non-topographical cognitive measures was studied for 25 elderly participants. The topographical measures were the Camden Topographical Recognition Memory Test (CTRMT), a Topographical Mental Rotation Test (TMRT), and a Virtual Pond Maze (VPM). The non-topographical tests were the Montreal Cognitive Assessment (MoCA), the Trail-Making Test-B (TMT-B), and a matching-to-sample Visual Short-Term Memory Test (VSMT). Only the correlation (0.48) between the TMT-B and the TMRT attained significance; the bivariate correlations among the three topographical measures were modest, ranging from 29 to 33, although they did correlate highly with a topographic composite score (0.69-0.78). A factor analysis yielded a further distinction between the topographical and non-topographical measures. Loadings for the three topographical measures on a presumed “topographical” factor ranged from 0.62 to 0.71 but only from 0.17 to 0.23 for the second factor. The MoCA and TMT-B loaded on both factors, while the VSMT measure loaded poorly (-0.03) on the topographical factor but highly (0.89) on the second factor. The results suggest that standard measures of cognitive function may not be optimal for specific assessment of topographical abilities, the best predictor of impending Alzheimer’s dementia.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».