Dual Mechanisms of Control in Fine Motor Response Inhibition: A Comparison Between Young and Older Adults
Notice bibliographique
Résumé
While past studies have proposed that age differences in fine motor response inhibition can be partly explained by age-related declines in proactive cognitive control, this association has never been formally investigated. The present study thus aimed to examine the extent to which fine motor response inhibition relies on specific modes of cognitive control. To do so, 34 younger adults (YA) and 26 older adults (OA) completed a novel visual-motor finger sequencing task incorporating the AX-CPT paradigm, a common test of cognitive control processes. Participants were first trained on a short sequence of key presses to develop a prepotent visual-motor pattern. Then, they completed mixed blocks of sequences composed of 70% prepotent sequences and 30% conflict sequences, for which successful performance relied on response inhibition and reprogramming to override the prepotent pattern. In the final two blocks, stimulus onsets were preceded by an asterisk cue to promote the use of proactive control. Results from linear mixed effects models showed that cueing improved reaction time performance across all sequence types, and particularly so for the conflict sequence causing the most proactive interference (η_p^2 = 0.03). However, the effect of cueing did not significantly differ across age groups. Moreover, OAs' reaction patterns across sequence types resembled YAs'. This implies that inducing proactive control through cueing may be a viable means of improving fine motor response inhibition. However, given our high-performing OA sample, further investigation is needed to determine whether promoting proactive control will help all OAs as much as YAs.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».