Digits Across Languages: The Role of Lexical and Numerical Characteristics in Digit Span Performance Across Fourteen Languages
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The digit span task, a measure of auditory verbal short-term and working memory, is widely used globally. Emerging research has revealed variations in digit span performance across languages among young adults; however, studies focusing on older populations are scarce and typically involving limited languages. This study investigates digit span performance among older adults (40-90 year-old) across fourteen languages and explored the influence of lexical and numerical properties on cognitive assessment. METHOD: We examined digit span performance among cognitively normal participants (CN), individuals with mild cognitive impairment (MCI) and Alzheimer's disease (AD) across fourteen language cohorts totalling 3,681 participants: English (n = 446), Mandarin (n = 97), Cantonese (n = 65), Spanish (n = 218), Kannada (n = 69), Hindi (n = 72), Telugu (n = 69), Malayalam (n = 70), Bengali (n = 70), French (n = 299), Korean (n = 1098), Italian (n = 540), Arabic (n = 50), and Turkish (n = 518). First, we analyzed language differences in digit span performance among CN using ANOVA and general linear models. We then conducted Receiver operating characteristic (ROC) analyses to identify the optimal cutoff values for AD. Next, we computed the digit count, syllable count, and numerical magnitude (i.e. the average sum of the digits) of all digit stimuli in the English cohort and analyzed their effects via linear and ridge regression analyses. RESULT: The forward (FDS) and backward digit span (BDS) tests revealed significant differences among CN across the fourteen language cohorts even after adjusting for age and education (FDS:F=38.62, p <0.001; BDS:F=19.23, p <0.001). ROC analysis revealed varying optimal cutoff values across languages: English (FDS:6, BDS:4), Italian and Turkish (FDS:5, BDS:4), Mandarin (FDS:7, BDS:5), Cantonese (FDS:7, BDS:4), and French (FDS:6, BDS:3). Further analysis indicated that the interaction between digit and syllable counts significantly impacted FDS accuracy in English speakers (linear:p=0.00035; ridge:p< 0.000001), with no significant effect from digit count alone after adjusting for interaction. Conversely, BDS performance showed a significant negative influence from digit count (p = 0.00858), with numerical magnitude and syllable count nearing significance (p = 0.083 and p = 0.066, respectively). CONCLUSION: Variations in digit span performance across languages illustrate the role of linguistic and numerical factors in cognitive assessments, even with tests targeting non-language domains using digit stimuli. These findings underscore the critical value of language diversity in cognitive research.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».