Reduced distractor filtering with age: Evidence from the distractor positivity ERP
Notice bibliographique
Résumé
In our everyday lives, there are many instances during which we must guide our attention towards a goal while ignoring irrelevant information. In these situations, we rely on attentional control to engage cognitive resources necessary to ignore salient irrelevant distractors. Although this process can be facilitated by providing cues (e.g., a positive cue that indicates attend to blue), negative cues (indicating what to ignore) may initially bias attention towards distractors (Zhang et al., 2020). This may be especially the case in individuals with less efficient inhibitory control, such as anxious individuals (Salahub & Emrich, 2021) and older adults (Torres et al., 2023; Weeks et al., 2020) . To test the efficacy of target and distractor processing in a sample with lower inhibitory abilities, older adults’ filtering performance was compared to that of younger adults during a search task while EEG was recorded. Participants were provided with either positive or negative pre-cues to indicate the feature of the target or distractor location, as well as a neutral control condition. The results indicate older adults only benefit from positive cues, as demonstrated by a higher mean amplitude of the N2pc component, as well as shorter reaction times, in response to lateral targets. However, in contrast to young adults, when presented with negative cues, older adults showed no Pd component to lateral distractors in any condition, suggesting that older adults did not inhibit the distracting information. These results suggest that older adults (with impaired inhibitory abilities) have particular difficulty suppressing distractors when a negative cue is provided, presumably because they have difficult disengaging attention from negatively cued items once it is directed there.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».