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Enregistrement W904970461

The benefits of prior sequence learning on a serial reaction time performance in Alzheimer's disease: Comparison of two learning methods

2012· article· en· W904970461 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueOpen Repository and Bibliography (University of Liège) · 2012
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueLearning Styles and Cognitive Differences
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSerial reaction timeSequence (biology)DiseaseSequence learningSerial learningComputer sciencePsychologyCognitive psychologyArtificial intelligenceMedicineNeuroscienceCognitionBiologyInternal medicineBiochemistry
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It is well known that patients with Alzheimer's disease (AD) are able to acquire new perceptual-motor skills (e.g., Rouleau et al., 2002). However, implicit learning methods should be favored, because they reduce the intervention of controlled processes related to working memory (Van Halteren-Van Tilborg, 2007). We compared two learning methods (implicit vs. declarative) of a perceptual-motor sequence in 12 patients with AD and 12 healthy older adults. In the implicit learning condition, subjects were simply asked to perform the sequence several times by pushing on the keyboard key corresponding to the stimulus on the screen. In the declarative condition, subjects learned the sequence by trial-and-error. The impact of the two methods was compared in a subsequent serial reaction time task, in which subjects had to respond as quickly as possible to the previously learned sequence. Results show that prior implicit learning is effective in both groups (p<.05). In contrast, in the declarative condition, while the two groups showed improving performance during the learning phase (p<0.01), only the control group benefits from this knowledge during the SRT task (p<0.01). In conclusion, our results show preserved perceptual-motor learning in AD when the method induces the intervention of non-declarative, automatic memory processes.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,376

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,298 · 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