Ask How They Did It: Untangling the Relationships Between Task-Specific Strategy Use, Everyday Strategy Use, and Associative Memory
Notice bibliographique
Résumé
Past research has shown that self-reported everyday and task-specific strategy use are related to associative memory performance in aging. Understudied is the relationship between these types of strategy use, whether they predict associative memory performance, and how this may differ across genders. A sample of older adults (N = 566, 53% female, ages 60–80) was recruited for this online study. Study measures included the Multifactorial Memory Questionnaire (MMQ) Strategy Use subscale, a self-report measure of everyday strategy use, Face-Name Task (FNT), an objective measure of associative memory, and self-initiated number and types of strategies used on the FNT. Analyses examined the interrelationships among all study measures and their relative contributions to FNT performance while accounting for intraindividual factors. Participants who reported using more strategies on the FNT performed better and those reporting using at least three strategies and relating FNT to past experience performed best. Women outperformed men on the FNT but did not differ in task strategy use. Participants who reported using no strategies on the FNT had lower MMQ Strategy Use scores. A multiple regression analysis found significant predictors of FNT performance were female gender and using at least two task strategies. The results indicate that task-specific strategy use is more related to associative memory performance than everyday strategy use and that a female advantage in FNT performance is not due to strategy use. Findings encourage querying task-specific strategy use to contextualize age-related associative memory decline.
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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 | 0,003 | 0,015 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».