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Record W7084600084 · doi:10.71781/221

L’évolution de la morphologie lors de la lecture au cours du vieillissement sain chez les participants québécois

2025· dissertation· fr· W7084600084 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueOpen MIND · 2025
Typedissertation
Languagefr
FieldPhysics and Astronomy
TopicAdvanced Chemical Physics Studies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsLife historyHead and neckExercise tolerance testLung function

Abstract

fetched live from OpenAlex

Contexte : Avec le vieillissement, il est bien établi que la performance des fonctions exécutives et de la mémoire épisodique décline, mais les changements de la représentation lexicale au niveau de la morphologie dérivationnelle restent peu explorés. Une étude a montré que le traitement de la morphologie flexionnelle semble être conservé avec l’âge (Royle et al., 2019). Cette étude révèle un effet d’amorce (temps de réaction réduits) : fort pour les paires morphologiques (M) (p. ex., cassait – casse), plus faible pour les orthographiques (O) (p. ex., cassis – casse) et absent pour les sémantiques (S) (p. ex., brise – casse). Chez les aînés, l'effet d'amorce observé était de magnitude similaire pour les conditions M et O, tandis que chez les jeunes adultes, l'effet d’amorce pour la condition M s'est avéré plus important. Toutefois, une étude de dérivation chez les adultes a montré que les amorces morphologiques opaques (p. ex., char – charade) facilitent moins la reconnaissance du mot cible que les amorces transparentes (Diependaele et al., 2005). Bien que les compétences morphologiques semblent être conservées avec l'âge, l'influence de facteurs tels que la transparence n’a pas encore été étudiée chez les aînés francophones. Objectif : L’étude vise à examiner comment le vieillissement affecte le traitement de la morphologie dérivationnelle. Plus précisément, elle étudie l'impact du vieillissement sur la reconnaissance des mots complexes en fonction de leur degré de transparence morphologique. Méthodologie :10 adultes franco-québécois âgés de 23 à 40 ans et 10 personnes âgées entre 60 et 80 ans ont réalisé une tâche de décision lexicale avec amorce. Les participants ont vu des cibles précédées par six types d'amorces (M, O, S, Suffixal (D), Contrôle de répétition (Cr), Contrôle non-relié (Cn)). Les mesures dépendantes étaient : temps de réaction (TR), taux de succès (TxR) et effets d’amorce (TR amorce reliée - TR amorce contrôle), analysés dans des modèles linéaires mixtes séparés. Ces modèles incluaient comme effets fixes le groupe d'âge et le type d’amorce (variable catégorielle) ainsi que la transparence (variable continue), et comme effets aléatoires item et participants. Résultats : Un seul effet d’amorce Cr est ressorti chez les jeunes adultes et chez les ainés, sans différences significatives en fonction du groupe d’âge, ni d'interaction avec ce facteur (p > 0,05). Aucun autre effet d’amorce n’a été observé (tous p > 0,05). La transparence sémantique ni la fréquence des amorces n'ont montré d'influence modulatrice sur ces résultats (p > 0,05).

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)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.004
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: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.601
Threshold uncertainty score0.793

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.004
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0020.002
Scholarly communication0.0020.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0080.001

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 head0.023
GPT teacher head0.330
Teacher spread0.308 · 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".

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Citations0
Published2025
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