Dissociating Two Stages of Preparation in the Stop Signal Task Using fMRI
Notice bibliographique
Résumé
Often we must balance being prepared to act quickly with being prepared to suddenly stop. The stop signal task (SST) is widely used to study inhibitory control, and provides a measure of the speed of the stop process that is robust to changes in subjects' response strategy. Previous studies have shown that preparation affects inhibition. We used fMRI to separate activity that occurs after a brief (500 ms) warning stimulus (warning-phase) from activity that occurs during responses that follow (response-phase). Both of these phases could contribute to the preparedness to stop because they both precede stop signals. Warning stimuli activated posterior networks that signal the need for top-down control, whereas response phases engaged prefrontal and subcortical networks that implement top-down control. Regression analyses revealed that both of these phases affect inhibitory control in different ways. Warning-phase activity in the cerebellum and posterior cingulate predicted stop latency and accuracy, respectively. By contrast, response-phase activity in fronto-temporal areas and left striatum predicted go speed and stop accuracy, in pre-supplementary motor area affected stop accuracy, and in right striatum predicted stop latency and accuracy. The ability to separate hidden contributions to inhibitory control during warning-phases from those during response-phases can aid in the study of models of preparation and inhibitory control, and of disorders marked by poor top-down control.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».