Alerting, Orienting, and Executive Control: The Effect of Bilingualism and Age on the Subcomponents of Attention
Notice bibliographique
Résumé
Life-long experience of using two or more languages has been shown to enhance cognitive control abilities in young and elderly bilinguals in comparison to their monolingual peers. This advantage has been found to be larger in older adults in comparison to younger adults, suggesting that bilingualism provides advantages in cognitive control abilities. However, studies showing this effect have used a variety of tasks (Simon Task, Stroop task, Flanker Task), each measuring different subcomponents of attention and raising mixed results. At the same time, attention is not a unitary function but comprises of subcomponents which can be distinctively addressed within the Attention Network Test (ANT) (1, 2). The purpose of this work was to examine the neurofunctional correlates of the subcomponents of attention in healthy young and elderly bilinguals taking into account the L2 age of acquisition, language usage, and proficiency. Participants performed an fMRI version of the ANT task, and speed, accuracy, and BOLD data were collected. As expected, results show slower overall response times with increasing age. The ability to take advantage of the warning cues also decreased with age, resulting in reduced alerting and orienting abilities in older adults. fMRI results showed an increase in neurofunctional activity in the frontal and parietal areas in elderly bilinguals when compared to young bilinguals. Furthermore, higher L2 proficiency correlated negatively with activation in frontal area, and that faster RTs correlated negatively with activation in frontal and parietal areas. Such a correlation, especially with L2 proficiency was not present in young bilinguals and provides evidence for a bilingual advantage in the alerting subcomponent of attention that characterizes elderly bilinguals' performance. This study thus provides extra details about the bilingual advantage in the subcomponent of attention, in older bilinguals. Consequently, speaking more than one language impacts cognition and the brain later in life.
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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) | 0,001 | 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 ».