Age differences in the precision of memory at short and long delays
Notice bibliographique
Résumé
Age differences are well established for many memory tasks assessing both short-term and long-term memory. However, how age differences in performance vary with increasing delay between study and test is less clear. Here we report two experiments in which participants studied a continuous sequence of object-location pairings. Test events were intermixed such that participants were asked to recall the precise location of an object following a variable delay. Older adults exhibit a greater degree of error (distance between studied and recalled locations) relative to younger adults at short (0-2 intervening events) and longer delays (10-25 intervening events). Mixture modeling of the distribution of recall error suggests that older adults do not fail to recall information at a significantly higher rate than younger adults. Instead, what they do recall appears to be less precise. Follow up analyses demonstrate that this age difference emerges following only one or two intervening events between study and test. These findings are consistent with the suggestion that aging does not greatly impair recall from the focus of attention but age differences emerge once information is displaced from this highly accessible state. Further, we suggest that age differences in the precision of memory, but not the probability of successful recall, may be due to the use of more gist-like representations in this task.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».