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Enregistrement W2109938240 · doi:10.1111/j.1467-7687.2007.00639.x

Development of action monitoring through adolescence into adulthood: ERP and source localization

2007· article· en· W2109938240 sur OpenAlexfundno aff
Cecile D. Ladouceur, Ronald E. Dahl, Cameron S. Carter

Notice bibliographique

RevueDevelopmental Science · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeural and Behavioral Psychology Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Mental HealthCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésPsychologyAnterior cingulate cortexError-related negativityNegativity effectDevelopmental psychologyAudiologyAction (physics)Age groupsEvent-related potentialTask (project management)Young adultElectroencephalographyNeural correlates of consciousnessCognitionNeuroscienceDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this study we examined the development of three action monitoring event-related potentials (ERPs) - the error-related negativity (ERN/Ne), error positivity (P(E)) and the N2 - and estimated their neural sources. These ERPs were recorded during a flanker task in the following groups: early adolescents (mean age = 12 years), late adolescents (mean age = 16 years), and adults (mean age = 29 years). The amplitudes of the ERN/Ne and N2 were greater in the adult and late adolescent groups than in the early adolescent group. Both of these components had neural sources in the anterior cingulate cortex (ACC). Although P(E) was present across groups, P(E) amplitude was greater in the late adolescent group compared to the adult group and also had neural sources in the ACC. ERN/Ne amplitude was related to post-error slowing across age groups; it was related to task performance only in the adult group. These findings are discussed in light of the role of the maturation of the ACC in the development of action monitoring processes.

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 seuil0,003

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 Opus0,139
Tête enseignante GPT0,392
Écart entre enseignants0,253 · 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

Citations231
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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