COHORT SHIFTS IN POPULATION COGNITIVE AGING
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Declines in cognitive functioning with increased age, on average and individually, is well documented and demonstrated to be related to genetics and a variety of life course risk factors, many of which are modifiable. Related to population cognitive aging is the phenomenon of the Flynn effect, the finding of increasing cognitive test scores across successive cohorts of young adults (e.g., Flynn 1987). This cohort effect has been repeatedly observed, in a wide variety of contexts, for over 30 years, with evidence that it has been occurring for at least a century. Our research looks at the interaction of the population cognitive aging and the Flynn effect. Using data from the English Longitudinal Survey of Ageing (ELSA) we show that, indeed, later born cohorts show significant (and meaningful) differences from earlier born cohorts. Using nonlinear Bayesian modeling we find that, on certain measures, later born cohorts have higher initial ability. This higher ability leads to a persistent advantage for later born cohorts, even as they experience (or will experience) cognitive decline. Additionally, we find that the advantage for later born cohorts is not present for every measure. Later born cohorts show an advantage for verbal fluency and episodic memory, however there is no cohort advantage on orientation scores. The lack of measurable differences on orientation is likely due to ceiling effects on orientation, which suggests that any substantial decline on that measure is indicative of pathology. We discuss the potential factors underlying both population cognitive aging and recent birth cohort trends.
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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 | 0,005 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».