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Enregistrement W2010870298 · doi:10.1016/j.dcn.2014.08.010

Age differences in the impact of peers on adolescents’ and adults’ neural response to reward

2014· article· en· W2010870298 sur OpenAlexaff
Ashley R. Smith, Laurence Steinberg, Nicole M. Strang, Jason Chein

Notice bibliographique

RevueDevelopmental Cognitive Neuroscience · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAttention Deficit Hyperactivity Disorder
Établissements canadiensCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesNational Institute on Drug AbuseNational Institute on Alcohol Abuse and AlcoholismNational Institutes of Health
Mots-clésPsychologyDevelopmental psychologyCognitive psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Prior research suggests that increased adolescent risk-taking in the presence of peers may be linked to the influence of peers on the valuation and processing of rewards during decision-making. The current study explores this idea by examining how peer observation impacts the processing of rewards when such processing is isolated from other facets of risky decision-making (e.g. risk-perception and preference, inhibitory processing, etc.). In an fMRI paradigm, a sample of adolescents (ages 14-19) and adults (ages 25-35) completed a modified High/Low Card Guessing Task that included rewarded and un-rewarded trials. Social context was manipulated by having participants complete the task both alone and while being observed by two, same-age, same-sex peers. Results indicated an interaction of age and social context on the activation of reward circuitry during the receipt of reward; when observed by peers adolescents exhibited greater ventral striatal activation than adults, but no age-related differences were evinced when the task was completed alone. These findings suggest that, during adolescence, peers influence recruitment of reward-related regions even when they are engaged outside of the context of risk-taking. Implications for engagement in prosocial, as well as risky, behaviors during adolescence are discussed.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,282 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations147
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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