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Enregistrement W4281642664 · doi:10.1080/0361073x.2022.2084660

Reducing age-related Memory Deficits: The Roles of Environmental Support and self-initiated Processing Activities

2022· article· en· W4281642664 sur OpenAlexaff
Fergus I. M. Craik

Notice bibliographique

RevueExperimental Aging Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueMemory Processes and Influences
Établissements canadiensBaycrest Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSchematicPsychologyCognitive psychologyEncoding (memory)Relevance (law)Knowledge baseReading (process)Information processingExecutive functionsControl (management)Developmental psychologyCognitionComputer scienceArtificial intelligenceNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The notion that memory performance in older adults can be boosted by information provided by the environment was proposed by Craik (1983). The suggestion was that age-related memory deficits can be attenuated and sometimes even eliminated by a complementary combination of environmental support and consciously controlled self-initiated activities. OBJECTIVE: The objective of the present article was to review the subsequent empirical and theoretical work on the topics of environmental support and self-initiated ativities as they relate to the effects of aging on human memory. DISCUSSION: The notion of schematic support from the person's knowledge base is introduced and its relevance discussed. In addition, the effects of various types of support on encoding and retrieval processes in older adults are desribed, and the increasing theoretical importance of executive processes in reducing age-related memory deficits is discussed. CONCLUSION: As one main conclusion, it is suggested that self-initiated control processes interact with both information provided by the environment and by the person's knowledge base to improve the effectiveness of encoding and retrieval processing in older adults.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,073
Tête enseignante GPT0,357
Écart entre enseignants0,283 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations28
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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