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Enregistrement W2982770056 · doi:10.1080/02643294.2019.1684886

Existing semantic knowledge provides a schematic scaffold for inference in early cognitive decline, but not in amnestic MCI

2019· article· en· W2982770056 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueCognitive Neuropsychology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensYork UniversityPublic Health OntarioUniversity of TorontoBaycrest Hospital
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health ResearchOntario Ministry of Health and Long-Term Care
Mots-clésInferencePsychologyCognitionSemantic memorySchematicCognitive psychologyTransitive relationPremiseDevelopmental psychologyNeuroscienceArtificial intelligenceComputer scienceLinguistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Healthy older adults show impaired relational learning, but improved transitive expression when inferences are made across pre-experimentally known premise relations. Here, we used the transitivity paradigm to ask whether the organizational structure within schemas facilitates the bridging of relations for novel inference for otherwise healthy older adults who are exhibiting early signs of cognitive decline ("at-risk" older adults), and individuals with single- or multiple-domain amnestic mild cognitive impairment (aMCI). Relational learning was impaired in the two older adult groups, but transitive expression was facilitated by prior semantic knowledge of relations. Prior semantic knowledge did not improve novel inference for aMCI individuals. Schematic scaffolding can successfully support inference in preclinical cognitive decline, but such cognitive support may no longer be useful later in the disease process when dysfunction in neural circuitry may be too severe. The findings encourage future work of semantic knowledge and inference in larger samples of aMCI cases.

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.

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)0,007
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge 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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,407
Écart entre enseignants0,341 · 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