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Record W7060883821

O impacto do afeto positivo e negativo na cognição

2024· dissertation· pt· W7060883821 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueRepositorio Institucional (Universidade Fernando Pessoa) · 2024
Typedissertation
Languagept
FieldPhysics and Astronomy
TopicGyrotron and Vacuum Electronics Research
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsAffect (linguistics)Test (biology)Galton's problemWechsler Adult Intelligence Scale
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

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.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.003
Threshold uncertainty score0.011

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.012
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0000.001
Research integrity0.0010.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.014
GPT teacher head0.288
Teacher spread0.275 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2024
Admission routes1
Has abstractyes

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