The contribution of discursive and cognitive factors in referential choices made by elderly people during a narrative task
Notice bibliographique
Résumé
The present study focuses on referential choices made by healthy aged adults during narrative discourse, and their relationship with cognitive and socio-cognitive abilities. Previously, some studies have shown that, compared to young adults, older adults produce more pronouns when referring to various entities during discourse, regardless of the accessibility level of the referent for the addressee. This referential behavior has been interpreted in relation to the decrease of cognitive abilities, such as working memory abilities. There is, as of yet, little empirical evidence highlighting which cognitive competences preferentially support referential choices during discourse production. Here, we focus on three categories of referential markers (indefinite, definite markers and pronouns) produced by 78 participants from 60 to 91 years old. We used a storytelling task enabling us to examine the referential choices made at three discourse stages (introduction, maintaining or shift of the referent in focus) and in increasing levels of referential complexity (one vs two characters, and different vs same gender). In addition to specifically assessing how increasing age influences referential choices, we also examine the contribution of various cognitive and socio-cognitive skills that are presumed to play a specific role in referential choices. We found that both age and specific cognitive abilities (planification, inhibition, and verbal episodic memory) had an effect on referential choices, but that these effects depended on when (at which discourse stage) the referential markers were produced. Overall, our study highlights the complex interplay between discursive and cognitive factors in referential choices made by healthy older speakers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».