The Effect of Aging on Face-Name Recognition: An fMRI Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The aim of this study is to detect functional changes in the brain during the memory task with aging and the association between functional changes and memory performance. METHOD: The study consisted of Young Adult Group (YAG, n=20) aged 20 to 25 and Late Adult Group (LAG, n=18) aged 60 to 70. Individuals with Montreal Cognitive Assessment (MoCA) scores above 21 and no family history of Alzheimer's Disease were included in the study. Functional Magnetic Resonance Imaging (fMRI) scanning was performed on all participants during a memory task including encoding (face and name), face and name recognition sub-tasks. RESULTS: Results indicated that LAG showed increased activity during face recognition task in left posterior cingulate cortex, left superior frontal cortex, left fusiform face area and another increased activity was found out during name recognition task in left superior frontal cortex, right prefrontal cortex, left anterior + posterior cingulate cortex. The accuracy of face recognition and name recognition memory tests were significantly lower in LAG (respectively, p=0.026; p=0.001). CONCLUSION: These results indicated that advanced age were associated with more widespread activation in brain during memory task. Thus with aging, individuals require more neuronal and cognitive resources during memory processing.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».