Sex differences in verbal working memory: A systematic review and meta-analysis.
Notice bibliographique
Résumé
The present meta-analysis aimed to quantify sex differences in verbal working memory and to examine potential moderators of these differences. We examined 802 effect sizes from 478 samples in 284 studies in a multilevel meta-analysis. Results revealed a small overall female advantage (g = .028, 95% CI [.006, .050]). In the overall sample, results showed that sex differences differed across tasks. Specifically, the female advantage was significant for cued tasks (g = .079, 95% CI [.030, .128]) and Free Recall tasks (g = .145, 95% CI [.102, .188]) whereas there was a male advantage on Complex Span (g = -.042, 95% CI [-.083, -.002]), and no sex differences on Serial Recall (g = .003, 95% CI [-.055, .050]), and Simple Span tasks (g < .001, 95% CI [-.034, .033]). Within each task, we found that recall direction, stimulus type, presentation format, response format, and age accounted for significant variance in at least 1 of the tasks. Analyses provided no evidence of a publication bias, although the female advantage varied as a function of sample source, whether the title made reference to sex, and whether authors had to be contacted to obtain relevant data. Results are discussed in terms of their implications for sex differences in episodic memory and in the context of clinical applications and theory building. (PsycInfo Database Record (c) 2021 APA, all rights reserved).
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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 | 0,009 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,029 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».