THE FLYNN EFFECT IN SHORT-TERM COGNITIVE DECLINES OF AMERICANS AGED 65 YEARS AND OLDER: SMARTER AND MAYBE SLOWER
Notice bibliographique
Résumé
Abstract To contribute to our understanding of cohort differences and the Flynn Effect in cognitive declines, this study aims to: 1) describe and compare cognitive decline trends of two nationally representative American older cohorts; 2) investigate significant determinants of cognitive declines and the cohort differences. The analysis used data from the National Health and Aging Trends Study (NHATS, 2011-2019), including one nationally representative cohort of older Americans in 2011 and another from 2015. We used mixed-effect models adjusted for cohort, wave, baseline age, sex, education, race, familiarity, and follow-up years, as well as survey designs, to describe and compare the intercepts and slopes in cognitive functions of the two NHATS cohorts. We included Cohort 1 (N=7,325) respondents (2011-2015), and Cohort 2 (N=7,330) respondents (2015-2019). Compared to Cohort 1, Cohort 2 has a significantly higher intercept and a slower decline for episodic memory, and a significantly higher intercept but a significantly faster decline for global cognition, orientation function, and executive function. Consistently, older age, poorer educational attainment, and minority races/ethnicity are associated with worse cognitive performances. Our results provide a comprehensive image of cohort declines for Americans aged 65 years and older. Our findings are consistent with the Flynn Effect in that the general levels of cognition of later cohorts improved. Furthermore, we found support for the Flynn Effect in a short term. We also found significant effects of older age, poorer educational attainment, and minority race/ethnicity on cognitive function.
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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 | 0,010 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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 ».