EXPLORING LINGUISTIC PATTERNS ON A STORY RECALL TASK IN PEOPLE WITH MILD COGNITIVE IMPAIRMENT
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Mild cognitive impairment (MCI) involves declines in language and episodic memory. Episodic memory is often assessed using language tasks. To prevent linguistic factors from confounding recall scores, memory and language should be jointly examined. We explored linguistic patterns on a story recall task among cognitively healthy adults aged 65+ (n=18) and people with amnestic MCI (n=18). Participants completed immediate and delayed (20-30min) recall on a set of novel story recall materials (6 pairs, i.e., 12 stories total). Stories were coded using a propositional coding scheme (where a proposition refers to the smallest unit of meaning), as well as a unit scoring scheme (i.e., individual words). Responses were coded as veridical (word-for-word), gist (general idea), and distortion (error). Linguistic features of the output were coded using the Linguistic Inquiry and Word Count (LIWC) program. Overall, people with MCI produced more verbs, fewer time-related words, and fewer total words than control participants. In the MCI group, delayed unit- and proposition-based veridical and gist recall scores were positively correlated with certainty and causation words, indicating that higher certainty about events and their causal links is associated with better memory. Total words were positively correlated with all immediate and delayed recall scores, indicating that amount of linguistic output is strongly linked to memory in MCI. Time-related words were positively correlated with immediate unit-based veridical recall, suggesting that, in MCI, more words denoting time signal better immediate recall of story details. Examining linguistic features of verbal output in memory tasks could improve detection of MCI.
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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 | 0,006 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».