Rostral and dorsal anterior cingulate cortex make dissociable contributions during antisaccade error commission
Notice bibliographique
Résumé
The anterior cingulate cortex (ACC) participates in both performance optimization and evaluation, with dissociable contributions from dorsal (dACC) and rostral (rACC) regions. Deactivation in rACC and other default-mode regions is important for performance optimization, whereas increased rACC and dACC activation contributes to performance evaluation. Errors activate both rACC and dACC. We propose that this activation reflects differential error-related involvement of rACC and dACC during both performance optimization and evaluation, and that these two processes can be distinguished by the timing of their occurrence within a trial. We compared correct and error antisaccade trials. We expected errors to correlate with an early failure of rACC deactivation and increased activation of both rACC and dACC later in the trial. Eighteen healthy subjects performed a series of prosaccade and antisaccade trials during event-related functional MRI. We estimated the hemodynamic responses for error and correct antisaccades using a finite impulse-response model. We examined ACC activity by comparing error and correct antisaccades with a fixation baseline and error to correct antisaccades directly. Compared with correct antisaccades, errors were characterized by an early bilateral failure of deactivation of rACC and other default-mode regions. This difference was significant in rACC. Errors also were associated with increased activity in both rACC and dACC later in the trial. These results show that accurate performance involves deactivation of the rACC and other default mode regions and suggest that both rACC and dACC contribute to the evaluation of error responses.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».