Reduced attentional control in older adults leads to deficits in flexible prioritization of visual working memory.
Notice bibliographique
Résumé
Visual working memory has been demonstrated to be flexibly distributed across sample items depending on each item’s priority (Emrich, Lockhart, Al-Aidroos, 2017). This ability to flexibly prioritize information may depend on attentional control (Salahub, et al., in-press), which is the ability to select goal-relevant target information and suppress goal-irrelevant non-target information from entering visual working memory. To test this hypothesis, we examined flexible prioritization in a group of older adults, a population known for impairments in attentional control. Participants performed a delayed-recall task in which the number and validity of simultaneously presented spatial cues was varied. On some trials, memory load was manipulated by presenting 1, 2, or 4 cues with 100% validity. In the flexible prioritization condition, 1 item was cued with a 50% valid cue. Errors were modeled with the three-component mixture model to distinguish precision, guess-rate, and non-target errors (Bays, Catalao, & Husain, 2009). In a sample of older adults (ages 65-85), recall precision was consistently lower, and guess-rate was consistently higher than in a group of young adults (ages 18-30) across all conditions. Importantly, older adults, but not young adults, also made significantly more swap errors when flexible prioritization demands increased but memory load remained constant. This deficit was most evident under the highest flexible prioritization demands: when an un-cued item was probed. These results suggest that flexible prioritization is impaired in those with reduced attentional-control. Moreover, these findings are consistent with work showing that working memory impairments observed in older adults are due to a mis-allocation of resources (Hasher & Zacks, 1988; Gazzaley et al., 2005).
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 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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».