Smoking/Nicotine Affects the Magnitude and Onset of Lateralized Readiness Potentials
Notice bibliographique
Résumé
AbstractSmoking/nicotine improves cognitive performance for a variety of tasks. In most cases, reaction time (RT) is generally shorter after smoking/nicotine. While there may be some slight facilitation of stimulus-evaluation processing, most of the RT effects of nicotine appear to take place following the response-selection stage. This study investigated possible effects (in smokers) of smoking/nicotine on response preparation and execution processes using the lateralized readiness potential (LRP). On each trial, a warning stimulus preceded an imperative stimulus by 1.2s. The warning stimulus completely specified the correct response to the imperative stimulus. The study was completed in two morning sessions in which 4 cigarettes were smoked in each session. The nicotine yield of the cigarettes varied between sessions (0.05mg or 1.1mg). Maximum amplitudes of both the stimulus and response-locked LRPs were larger in the 1.1 mg session. For both stimulus- and response-locked LRPs, smoking the 1.1 mg cigarette (but not the 0.05 mg cigarette) shortened onset latency. However, the magnitude of the effect was much larger for the stimulus-locked LRPs, suggesting that response preparation is facilitated by smoking/nicotine to a greater degree than response execution.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».