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Enregistrement W4312017485 · doi:10.1146/annurev-devpsych-121020-030705

Inhibition and Creativity in Aging: Does Distractibility Enhance Creativity?

2022· article· en· W4312017485 sur OpenAlexaff
Lixia Yang, Kesaan Kandasamy, Lynn Hasher

Notice bibliographique

RevueAnnual Review of Developmental Psychology · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCreativity in Education and Neuroscience
Établissements canadiensBaycrest HospitalUniversity of TorontoToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDistractionCreativityPsychologyContext (archaeology)Cognitive psychologyTask (project management)Inhibitory controlResponse inhibitionDevelopmental psychologyNeuroscienceCognitionSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As a fundamental attention regulation process, inhibition serves to selectively filter out distraction (i.e., access), dampen activation of automatically activated irrelevant or no-longer-relevant information (i.e., deletion), and select for task-appropriate thoughts and/or responses in the face of competition (i.e., restraint). Inhibition allows us to direct attention or processing toward target information, thoughts, or actions. It is affected by several factors and is especially compromised with aging as demonstrated in both behavioral and neuroimaging research. Nevertheless, older adults show significant and durable plasticity in inhibition performance. Heightened distractibility as a result of impaired inhibition in older adults can manifest as a cost or a benefit with a tendency to be related to better creativity performance when distraction becomes task relevant. In this article, we review the components of inhibitory theory, summarizing intraindividual variability and interindividual differences in inhibition, with a specific focus on the inhibitory deficit associated with aging. The review also brings together theories and empirical findings to support the relationship between inhibitory deficit and creativity in the context of aging.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,213
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0030,000

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,415
Écart entre enseignants0,382 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations10
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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