Knowing good from bad: differential activation of human cortical areas by positive and negative outcomes
Notice bibliographique
Résumé
Previous research has identified a component of the event-related brain potential (ERP), the feedback-related negativity, that is elicited by feedback stimuli associated with unfavourable outcomes. In the present research we used event-related functional magnetic resonance imaging (fMRI) and electroencephalographic (EEG) recordings to test the common hypothesis that this component is generated in the caudal anterior cingulate cortex. The EEG results indicated that our paradigm, a time estimation task with trial-to-trial performance feedback, elicited a large feedback-related negativity (FRN). Nevertheless, the fMRI results did not reveal any area in the caudal anterior cingulate cortex that was differentially activated by positive and negative performance feedback, casting doubt on the notion that the FRN is generated in this brain region. In contrast, we found a number of brain areas outside the posterior medial frontal cortex that were activated more strongly by positive feedback than by negative feedback. These included areas in the rostral anterior cingulate cortex, posterior cingulate cortex, right superior frontal gyrus, and striatum. An anatomically constrained source model assuming equivalent dipole generators in the rostral anterior cingulate, posterior cingulate, and right superior frontal gyrus produced a simulated scalp distribution that corresponded closely to the observed scalp distribution of the FRN. These results support a new hypothesis regarding the neural generators of the FRN, and have important implications for the use of this component as an electrophysiological index of performance monitoring and reward processing.
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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 | 0,002 |
| 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 ».