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Enregistrement W2166008604 · doi:10.1093/schbul/sbp039

Reinforcement Ambiguity and Novelty Do Not Account for Transitive Inference Deficits in Schizophrenia

2009· article· en· W2166008604 sur OpenAlexaff
Michael J. Coleman, Debra Titone, Olga Krastoshevsky, Verena Krause, Zhuying Huang, Nancy R. Mendell, Howard Eichenbaum, Deborah L. Levy

Notice bibliographique

RevueSchizophrenia Bulletin · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueMemory and Neural Mechanisms
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNational Institute of Mental Health
Mots-clésNoveltySchizophrenia (object-oriented programming)PsychologyAmbiguityTask (project management)ReinforcementCognitive psychologyTransitive relationInferenceDevelopmental psychologyNeurosciencePsychiatryArtificial intelligenceComputer scienceSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The capacity for transitive inference (TI), a form of relational memory organization, is impaired in schizophrenia patients. In order to disambiguate deficits in TI from the effects of ambiguous reinforcement history and novelty, 28 schizophrenia and 20 nonpsychiatric control subjects were tested on newly developed TI and non-TI tasks that were matched on these 2 variables. Schizophrenia patients performed significantly worse than controls on the TI task but were able to make equivalently difficult nontransitive judgments as well as controls. Neither novelty nor reinforcement ambiguity accounted for the selective deficit of the patients on the TI task. These findings implicate a disturbance in relational memory organization, likely subserved by hippocampal dysfunction, in the pathophysiology of schizophrenia.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,078
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,247 · 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.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations28
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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