Dissociation of response inhibition and performance monitoring in the stop signal task using event‐related fMRI
Notice bibliographique
Résumé
We examined the neural substrate of motor response inhibition and performance monitoring in the stop signal task (SST) using event-related functional magnetic resonance imaging (fMRI). The SST involves a go task and the occasional requirement to stop the go response. We posit that both the go and the stop phases of the SST involve components of inhibition and performance monitoring. The goal of this study was to determine whether inhibition and performance monitoring during go and stop phases of the task activated different networks. We isolated go-phase activities underlying response withholding, monitoring, and sensorimotor processing and contrasted these with successful inhibition to identify the substrate of response inhibition. Error detection activity was isolated using trials in which a stop signal appeared but the response was executed. These trials were modeled as a hand-specific go trial followed by error processing. Cognitive go-phase processes included response withholding and monitoring and activated right prefrontal and midline networks. Response withdrawal additionally activated right inferior frontal gyrus and basal ganglia (caudate). Error detection invoked by failed inhibition activated dorsal anterior cingulate cortex (dACC) and right middle frontal Brodmann's area 9. Our results confirm that there are distinct aspects of inhibition and performance monitoring functions which come into play at various phases within a given trial of the SST, and that these are separable using fMRI.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».