Habitual action video game playing is associated with caudate nucleus-dependent navigational strategies
Notice bibliographique
Résumé
The habitual playing of video games is associated with increased grey matter and activity in the striatum. Studies in humans and rodents have shown an inverse relationship between grey matter in the striatum and hippocampus. We investigated whether action video game playing is also associated with increased use of response learning strategies during navigation, known to be dependent on the caudate nucleus of the striatum, when presented in a dual solution task. We tested 26 action video game players (actionVGPs) and 33 non-action video game players (nonVGPs) on the 4-on-8 virtual maze and a visual attention event-related potential (ERP) task, which elicits a robust N-2-posterior-controlateral (N2pc) component. We found that actionVGPs had a significantly higher likelihood of using a response learning strategy (80.76%) compared to nonVGPs (42.42%). Consistent with previous evidence, actionVGPs and nonVGPs differed in the way they deployed visual attention to central and peripheral targets as observed in the elicited N2pc component during an ERP visual attention task. Increased use of the response strategy in actionVGPs is consistent with previously observed increases in striatal volume in video game players (VGPs). Using response strategies is associated with decreased grey matter in the hippocampus. Previous studies have shown that decreased volume in the hippocampus precedes the onset of many neurological and psychiatric disorders. If actionVGPs have lower grey matter in the hippocampus, as response learners normally do, then these individuals could be at increased risk of developing neurological and psychiatric disorders during their lifetime.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».