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Enregistrement W2155021098 · doi:10.1093/cercor/bhs323

Toward a More Sophisticated Response Representation in Theories of Medial Frontal Performance Monitoring: The Effects of Motor Similarity and Motor Asymmetries

2012· article· en· W2155021098 sur OpenAlexaff
Eldad Yitzhak Hochman, Joseph M. Orr, William J. Gehring

Notice bibliographique

RevueCerebral Cortex · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeural and Behavioral Psychology Studies
Établissements canadiensMcGill UniversityMontreal Neurological Institute and Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRepresentation (politics)PsychologyCognitive psychologyPrefrontal cortexComputer scienceCognitionNeuroscienceMean squared prediction errorMachine learning

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cognitive control in the posterior medial frontal cortex (pMFC) is formulated in models that emphasize adaptive behavior driven by a computation evaluating the degree of difference between 2 conflicting responses. These functions are manifested by an event-related brain potential component coined the error-related negativity (ERN). We hypothesized that the ERN represents a regulative rather than evaluative pMFC process, exerted over the error motor representation, expediting the execution of a corrective response. We manipulated the motor representations of the error and the correct response to varying degrees. The ERN was greater when 1) the error response was more potent than when the correct response was more potent, 2) more errors were committed, 3) fewer and slower corrections were observed, and 4) the error response shared fewer motor features with the correct response. In their current forms, several prominent models of the pMFC cannot be reconciled with these findings. We suggest that a prepotent, unintended error is prone to reach the manual motor processor responsible for response execution before a nonpotent, intended correct response. In this case, the correct response is a correction and its execution must wait until the error is aborted. The ERN may reflect pMFC activity that aimed to suppress the error.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,166
Score d'incertitude au seuil0,350

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,083
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,268 · 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 tête enseignante, 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

Citations11
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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