Age-dependent semantic interference effect on propositional speech production
Notice bibliographique
Résumé
Older adults can find verbal communication in noisy environments challenging, but the underlying cognitive phenomena and the specific mechanisms contributing to age-related decline remain unclear. Using a newly designed propositional speech production paradigm, we examined how semantic distractors of varying levels of relatedness affect propositional speech performance in healthy adults. In the paradigm, participants were assessed on their ability to formulate verbal responses while distracted by semantically related or unrelated words, simulating real-world scenarios with meaningful auditory distractions (e.g., sounds from radio programs). We also examined the cognitive processes associated with task performance. We recruited 30 younger participants (mean age: 22.23 years) and 27 older participants (mean age: 75.31 years) matched for sex, handedness, and intelligence. All participants were screened using the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) and neuropsychological assessments. Older adults performed better than younger adults on a semantic memory task, but performed poorer on tasks assessing executive functions, including interference control, verbal response initiation and suppression, and semantic verbal fluency. In the novel propositional speech production task, older adults exhibited a pronounced semantic interference effect (F 1.58, 83.67 = 4.67, p = .018, ηp 2 = .08; with MoCA as a covariate), particularly for concrete distractors, resulting in longer response latencies compared to associative and unrelated distractors (Bonferroni-corrected p-values < .01). Exploratory correlation analyses revealed that longer response latencies in the propositional speech production task were associated with a poorer performance on neuropsychological tests tapping verbal response suppression (false discovery rate-corrected p < .05). Our findings suggest that verbal communication difficulties in the context of environmental distractions experienced by older adults could be due to the semantic interference effect. Cognitive interventions aimed at enhancing inhibitory control could be beneficial to older adults in maintaining their social engagement in the later life.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».