Reversal deficits in individuals with psychopathy in explicit but not implicit learning conditions
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Psychopathy is a severe personality disorder that has been linked to impaired behavioural adaptation during reinforcement learning. Recent electrophysiological studies have suggested that psychopathy is related to impairments in intentionally using information relevant for adapting behaviour, whereas these impairments remain absent for behaviour relying on automatic use of information. We sought to investigate whether previously found impairments in response reversal in individuals with psychopathy also follow this dichotomy. We expected response reversal to be intact when the automatic use of information was facilitated. In contrast, we expected impaired response reversal when intentional use of information was required. METHODS: We included offenders with psychopathy and matched healthy controls in 2 experiments with a probabilistic cued go/no-go reaction time task. The task implicated the learning and reversal of 2 predictive contingencies. In experiment 1, participants were not informed about the inclusion of a learning component, thus making cue-dependent learning automatic/incidental. In experiment 2, the instructions required participants to actively monitor and learn predictive relationships, giving learning a controlled/intentional nature. RESULTS: While there were no significant group differences in acquisition learning in either experiment, the results revealed impaired response reversal in offenders with psychopathy when controlled learning was facilitated. Interestingly, this impairment was absent when automatic learning was predominant. LIMITATIONS: Possible limitations are the use of a nonforensic control group and of self-report measures for drug use. CONCLUSION: Response reversal deficits in individuals with psychopathy are modulated by the context provided by the instructions, according to the distinction between automatic and controlled processing in these individuals.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».