Notice bibliographique
Résumé
Abstract Neurocognitive aging research has predominantly adopted a linear approach, categorizing aging populations homogeneously. Researchers like Salthouse argue that this perspective perceives cognitive decline as almost linear from early adulthood. However, emerging findings challenge this view, highlighting significant variability in cognitive aging and proposing different subtyping methods to study the neurocognitive aging population. Our talk will propose a novel subtyping framework inspired by the Orchid and Dandelion theory from Boyce (2005). This new framework introduces a nuanced understanding of cognitive aging, categorizing individuals based on genetic and phenotypic characteristics to better capture the heterogeneity of cognitive abilities as people age. Using extensive datasets such as the UK Biobank and machine learning analytical techniques, our research investigates the impact of environmental factors on distinct cognitive aging subtypes. This approach diverges from the traditional linear models, revealing that lifestyle factors have varying impacts on different cognitive aging subtypes, underscoring the theory’s premise that some individuals (orchids) are more environmentally sensitive, affecting their cognitive aging process. In contrast, others (dandelions) show resilience. This paradigm shift towards recognizing cognitive aging’s inherent heterogeneity offers a more accurate and personalized understanding of aging, emphasizing the importance of subtyping in developing targeted interventions. Our findings advocate for a move beyond the “linear” methodology found in the literature, highlighting the need for a framework that accommodates the heterogeneity of cognitive aging.
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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 | 0,017 | 0,063 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».