Effect of aging and neurodegeneration on contextual processing
Notice bibliographique
Résumé
Background Contextual processing (or context processing; CP) is an integral component of cognition. Contextual processing allows people to manage their thoughts and actions by adjusting to surroundings. The process involves the formation of internal representations of context in relation to the environment, maintenance of information over a period of time, and the updating of mental representations to reflect environmental changes. Each of these functions can be affected by aging and associated brain conditions. Here, we update the current research investigating the impact of aging and neurodegeneration on CP. Method Through searching the PubMed, PsycINFO, and Google Scholar databases, 18 studies that focused on aging, mild cognitive impairment (MCI), Alzheimer’s disease (AD), and Parkinson's disease (PD) impacts on CP were retrieved and reviewed in detail. Result Older adults of normal aging had a delayed onset and reduced amplitude of electrophysiological response to information detection, comparison, and execution. MCI patients demonstrated clear signs of impaired CP compared to normal aging. The only study reporting CP in AD suggested a decreased proactive control in maintaining contextual information, but seemingly intact reactive control. On the other hand, PD without dementia showed limited ability to use contextual information in cognitive and motor processes, exhibiting impaired reactive control. Conclusion Data suggest that accelerated aging and neurodegeneration can further impact the changes in CP with age, providing insights for improving intervention strategies. This study highlights the need for increased attention to research this important but understudied field.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».