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Enregistrement W1985155058 · doi:10.1097/wnr.0b013e328324edb8

Hemispheric differences in amygdala contributions to response monitoring

2009· article· en· W1985155058 sur OpenAlexaff
Frida E. Polli, Christopher I. Wright, Mohammed R. Milad, Bradford C. Dickerson, Mark Vangel, Jason J.S. Barton, Scott L. Rauch, Dara S. Manoach

Notice bibliographique

RevueNeuroreport · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeural and Behavioral Psychology Studies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Center for Research ResourcesNational Institute of Neurological Disorders and StrokeNational Institute of Mental Health
Mots-clésAmygdalaAnterior cingulate cortexNeurosciencePsychologyError-related negativityCingulate cortexCentral nervous systemCognition

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The amygdala detects aversive events and coordinates with the rostral anterior cingulate cortex to adapt behavior. We assessed error-related activation in these regions and its relation to task performance using functional MRI and a saccadic paradigm. Both amygdalae showed increased activation during error versus correct antisaccade trials that was correlated with error-related activation in the corresponding rostral anterior cingulate cortex. Together, activation in the right amygdala and right rostral anterior cingulate cortex predicted greater accuracy. In contrast, the left amygdala activation predicted a higher error rate. These findings support a role for the amygdala in response monitoring. Consistent with proposed specializations of the right and left amygdala in aversive conditioning, we hypothesize that right amygdala-rostral anterior cingulate cortex interactions mediate learning to avoid errors, whereas left error-related amygdala activation underpins detrimental negative affect.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,547
Score d'incertitude au seuil0,479

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,151
Tête enseignante GPT0,422
Écart entre enseignants0,271 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations28
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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