The effect of sleepiness on performance monitoring: I know what I am doing, but do I care?
Notice bibliographique
Résumé
The behavioral, cognitive, and psychophysiological effects of extended wakefulness are well known. As time awake increases, errors become more common and are often attributed to lapses in attention. Such lapses can be reflected in the error-related negativity (Ne/ERN), a negative electroencephalogram deflection occurring after errors and is thought to be related to error detection or response conflict. Following the Ne/ERN, a positive deflection (error positivity, Pe) is also observed and is thought to reflect further evaluation of the error. To elicit Ne/ERNs, the Eriksen Flanker Task was administered to 17 women (aged 19-45 years) at two levels of alertness (4 and 20 h awake). After extended wakefulness, participants reported being subjectively sleepier and performing worse, but showed no significant difference in subjective effort. Across alertness conditions, they reported a similar number of subjective errors which closely matched an objective analysis of the errors. The Ne/ERN was not significantly reduced by sleepiness in contrast to the Pe which was reduced. Behavioral slowing after errors was larger in the alert than in the sleepy condition. These results show that after 20 h of wakefulness, individuals are reacting to their errors. However, further evaluation of the error, and remediation of these errors may be impaired despite continued effort.
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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 | 0,007 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».