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Enregistrement W2966554855 · doi:10.1002/hipo.23142

Recalling the firedog: Individual differences in associative memory for unitized and nonunitized associations among older adults

2019· article· en· W2966554855 sur OpenAlexafffund
Talya Sadeh, Christa Dang, Sigal Gat‐Lazer, Morris Moscovitch

Notice bibliographique

RevueHippocampus · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueMemory and Neural Mechanisms
Établissements canadiensBaycrest HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchAzrieli FoundationIsrael Science FoundationAmerican Surgical Association Foundation
Mots-clésRecallPsychologyEpisodic memoryCognitive psychologyCognitionAssociative propertyContent-addressable memoryExplicit memoryFree recallHippocampusImplicit memoryDevelopmental psychologyFalse memoryNeuroscienceComputer scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Memory deficits in aging are characterized by impaired hippocampus-mediated relational binding-the formation of links between items in memory. By reducing reliance on relational binding, unitization of two items into one concept enhances associative recognition among older adults. Can a similar enhancement be obtained when probing memory with recall? This question has yet to be examined, because recall has been assumed to rely predominantly on relational binding. Inspired by recent evidence challenging this assumption, we investigated individual differences in older adults' recall of unitized and nonunitized associations. Compared with successfully aging individuals, older adults with mild memory deficits, typically mediated by the hippocampus, were impaired in recall of paired-associates in a task which relies on relational binding (study: "PLAY-TUNNEL"; test: PLAY-T?). In stark contrast, the two groups showed similar performance when items were unitized into a novel compound word (study: "LOVEGIGGLE"; test: LOVEG?). Thus, boosting nonrelational aspects of recall enhances associative memory among aging individuals with subtle memory impairments to comparable levels as successfully aging older adults.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,251
Score d'incertitude au seuil0,561

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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)0,0000,000

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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,221 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations3
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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