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Enregistrement W2163100590 · doi:10.3389/fnint.2011.00077

Temporal Accumulation and Decision Processes in the Duration Bisection Task Revealed by Contingent Negative Variation

2011· article· en· W2163100590 sur OpenAlexafffund
Kwun Kei Ng, Simon Tobin, Trevor B. Penney

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Integrative Neuroscience · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroscience and Music Perception
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésBisectionContingent negative variationCategorizationPsychologyDuration (music)Stimulus (psychology)Cognitive psychologyPerceptionTask (project management)ElectroencephalographyTime perceptionCognitionAudiologyDecision processDevelopmental psychologyInterval (graph theory)Event-related potentialComputer scienceNeuroscienceMathematicsArtificial intelligenceMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,243 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations98
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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