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Enregistrement W4414608819 · doi:10.1037/pag0000941

Preserved context sensitivity in language production: Lexical differentiation in older adults.

2025· article· en· W4414608819 sur OpenAlexaff
Si On Yoon, Abigayle Shekleton, Daphna Heller

Notice bibliographique

RevuePsychology and Aging · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueText Readability and Simplification
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Institutes of Health
Mots-clésReferentCognitionContext (archaeology)Lexical itemLanguage developmentLexical accessLexicoAge of Acquisition

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aging is often associated with cognitive decline, particularly in memory, which can impact language production. However, older adults (OA) do not exhibit a decline in crystallized intelligence, which reflects accumulated knowledge and expertise. The present study focuses on the referential phenomenon of lexical differentiation: When speakers refer to an object after earlier referring to a different exemplar from the same category, younger speakers sometimes use modified expressions (e.g., "the open umbrella") even though the earlier referent is no longer visible. We examine two hypotheses regarding lexical differentiation in older adults: the memory-based view that predicts less lexical differentiation in older adults due to memory decline, and the communication-based view that predicts equal or more lexical differentiation in older adults due to communicative and linguistic expertise. Results show that older adults produced similar levels of lexical differentiation (when considering all modifiers) and more lexical differentiation than younger adults (when focusing on prenominal modification), supporting the communication-based view. In addition, older adults produced more postnominal modifiers, which do not require early planning. These results highlight the adaptability of older adults in language production and provide new insights into how aging influences context-sensitive language use. (PsycInfo Database Record (c) 2026 APA, all rights reserved).

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,288 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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