Temporal Accumulation and Decision Processes in the Duration Bisection Task Revealed by Contingent Negative Variation
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
The duration bisection paradigm is a classic task used to examine how humans and other animals perceive time. Typically, participants first learn short and long anchor durations and are subsequently asked to classify probe durations as closer to the short or long anchor duration. However, the specific representations of time and the decision rules applied in this task remain the subject of debate. For example, researchers have questioned whether participants actually use representations of the short and long anchor durations in the decision process rather than merely a response threshold that is derived from those anchor durations. Electroencephalographic (EEG) measures, like the contingent negative variation (CNV), can provide information about the perceptual and cognitive processes that occur between the onset of the timing stimulus and the motor response. The CNV has been implicated as an electrophysiological marker of interval timing processes such as temporal accumulation, representation of the target duration, and the decision that the target duration has been attained. We used the CNV to investigate which durations are involved in the bisection categorization decision. The CNV increased in amplitude up to the value of the short anchor, remained at a constant level until about the geometric mean (GM) of the short and long anchors, and then began to resolve. These results suggest that the short anchor and the GM of the short and long anchors are critical target durations used in the bisection categorization decision process. In addition, larger mean N1P2 amplitude differences were associated with larger amplitude CNVs, which may reflect the participant's precision in initiating timing on each trial across a test session. Overall, the results demonstrate the value of using scalp-recorded EEG to address basic questions about interval timing.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 découle