O impacto do afeto positivo e negativo na cognição
Notice bibliographique
Résumé
O presente estudo pretende analisar a relação entre os afetos (positivos e negativos) e a neurocognição em participantes de diferentes faixas etárias. Para este propósito, 135 participantes foram divididos em três grupos, de acordo com a faixa etária: jovens adultos (n=45), meia-idade (n=49) e mais velhos (n=41). Os participantes foram avaliados através do Montreal Cognitive Assessment (MoCA) para detetar a presença de declínio cognitivo, os subtestes de vocabulário e compreensão da Wechsler Adult Intelligence Scale (WAISII) para avaliar as competências neurocognitivas integradas na inteligência cristalizada, o Teste de Inteligência Não-Verbal (TONI) e o Wisconsin Card Sorting Test (WCST) para avaliar as competências neurocognitivas integradas na inteligência fluida. O afeto foi avaliado através da Positive and Negative Affect Schedule (PANAS). Os resultados sugerem que o envelhecimento está associado a um declínio gradual nas funções cognitivas, especialmente nas que fazem parte da inteligência fluida, enquanto competências cristalizadas como a compreensão e o vocabulário permanecem relativamente preservadas pela idade. No entanto, embora se tenha observado uma correlação entre afeto positivo e algumas funções cognitivas — como a compreensão do grupo de meia-idade e a inteligência não verbal no grupo mais velho —, os dados não confirmaram consistentemente que o afeto positivo se correlaciona positivamente com a cognição. O afeto negativo, por outro lado, não mostrou uma relação significativa com as funções cognitivas. O estudo também apoiou o modelo bi-fatorial de afeto, que considera o afeto positivo e negativo como dimensões independentes da experiência emocional. Investigações futuras devem investigar o efeito de outras variáveis na cognição, tais como o estilo de vida, variáveis socioeconómicas, perturbações psicológicas e predisposições genéticas. Também é essencial analisar o impacto da medicação, incluindo interações medicamentosas que possam afetar a cognição.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,002 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».