The SPECTRA Study: Validating a New Memory Training Program based on the Episodic Specificity Induction to Promote Transfer in Older Adults
Notice bibliographique
Résumé
Some complex cognitive activities impacted by aging (future thinking, problem-solving, creative thinking) have been shown to rely on episodic retrieval, suggesting that cognitive interventions aiming to improve retrieval have the potential to induce transfer effects to these activities. Prior studies have shown that a brief one-session technique called Episodic Specificity Induction (ESI) can transiently improve episodic retrieval and induce transfer effects to complex tasks that rely on episodic retrieval in older adults. In the present proof-of-concept study, we assessed whether a training program consisting of repeated practice of the ESI technique can improve episodic retrieval and transfer to complex tasks. Fifteen healthy older adults completed a six-session intervention where they received repeated ESI practice. Before and after the intervention, nearest transfer effects were assessed using free recall, near transfer effects using recognition and associative recognition, and far-transfer effects using mean-ends problem-solving and divergent creative thinking. Before the intervention, typical ESI effects were observed (better performance after an ESI than after a control task), indicating that the ESI operated as expected in our sample. When examining the intervention effects, performance was increased after the intervention on free recall and recognition (nearest- and near-transfer) as well as problem-solving and divergent creative thinking (far transfer). These results indicate that an intervention relying on the ESI technique can produce both near and far transfer. These findings support the use of the ESI in the design of interventions that could improve retrieval and have a broad impact on a range of complex tasks.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».