Evoking episodic and semantic details with instructional manipulation during autobiographical recall.
Notice bibliographique
Résumé
Older adults tend to describe experiences from their past with fewer episodic details, such as spatiotemporal and contextually specific information, but more nonepisodic details, particularly personal semantic knowledge, than younger adults. While the reduction in episodic details is interpreted in the context of episodic memory decline typical of aging, interpreting the increased production of semantic details is not as straightforward. We modified the widely used Autobiographical Interview (AI) to create a Semantic Autobiographical Interview (SAI) that explicitly targets personal (P-SAI) and general semantic memories (G-SAI) with the aim of better understanding the production of semantic information in aging depending on instructional manipulation. Overall, older adults produced a lower proportion of target details than young adults. There was an intra-individual consistency in the production of target details in the AI and P-SAI, suggesting a trait level in the production of personal target details or consistency in the narrative style and communicative goals adopted across interviews. Older adults consistently produced autobiographical facts and self-knowledge across interviews, suggesting that they are biased toward the production of personal semantic information regardless of instructions. These results cannot be easily accommodated by accounts of aging and memory emphasizing reduced cognitive control or compensation for episodic memory impairment. Nevertheless, future work is needed to fully disentangle between these accounts. (PsycInfo Database Record (c) 2024 APA, all rights reserved).
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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 | 0,006 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».