When I’m 64: Age-Related Variability in Over 40,000 Online Cognitive Test Takers
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Age-related differences in cognition are typically assessed by comparing groups of older to younger participants, but little is known about the continuous trajectory of cognitive changes across age, or when a shift to older adulthood occurs. We examined the pattern of mean age differences and variability on episodic memory and executive function measures over the adult life span, in a more fine-grained way than past group or life-span comparisons. METHOD: We used a sample of over 40,000 people aged 18-90 who completed psychometrically validated online tests measuring episodic memory and executive functions (the Cogniciti Brain Health Assessment). RESULTS: Cognitive performance declined gradually over adulthood, and rapidly later in life on spatial working memory, processing speed, facilitation (but not interference), associative recognition, and set shifting. Both polynomial and segmented regression fit the data well, indicating a nonlinear pattern. Segmented regression revealed a shift from gradual to rapid decline that occurred in the early 60s. Variability between people (interindividual variability or diversity) and variability within a person across tasks (intraindividual variability or dispersion) also increased gradually until the 60s, and rapidly after. Confirmatory factor analysis revealed a single general factor (of variance shared between tasks) offered a good fit for performance across tasks. DISCUSSION: Life-span cognitive performance shows a nonlinear pattern, with gradual decline over early and mid-adulthood, followed by a transition in the 60s to notably accelerated, but more variable, decline. Some people show less decline than others, and some cognitive abilities show less within-person decline than others.
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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 | 0,001 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 ».