Spatial context scaffolds long-term episodic richness of weaker real-world autobiographical memories in both older and younger adults
Notice bibliographique
Résumé
Remembering life experiences involves recalling not only what occurred (episodic details), but also where an event took place (spatial context), both of which decline with age. Although spatial context can cue episodic detail recollection, it is unknown whether initially recalling an event alongside greater reinstatement of spatial context protects memory for episodic details in the long term, and whether this is affected by age. Here, we analysed 1079 personally-experienced, real-world events from 29 older adults and 12 younger adults. Events were recalled first on average 6 weeks after they occurred and then again on average 24 weeks after they occurred. We developed a novel scoring protocol to quantify spatial contextual details and used the established Autobiographical Interview to quantify episodic details. We found improved recall of episodic details after a delay if those details had initially been recalled situated in greater spatial context. Notably, for both older and younger adults, this preservation was observed for memories initially recalled with low, but not high, numbers of episodic details, suggesting that spatial context aided episodic retrieval for memories that required more support. This work supports the notion that spatial context scaffolds detail-rich event recollection and inspires memory interventions that leverage this spatial scaffold.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».