Error‐related negativity (ERN) and sustained threat: Conceptual framework and empirical evaluation in an adolescent sample
Notice bibliographique
Résumé
The error-related negativity (ERN) currently appears as a physiological measure in relation to three Research Domain Criteria (RDoC) constructs: Cognitive Control, Sustained Threat, and Reward Learning. We propose a conceptual model in which variance in the ERN reflects individual differences in the degree to which errors are evaluated as threatening. We also discuss evidence for the placement of the ERN in the "Sustained Threat" construct, as well as evidence that the ERN may more specifically reflect sensitivity to endogenous threat. Following this, we present data from a sample of 515 adolescent females demonstrating a larger ERN in relation to self-reported checking behaviors, but only in older adolescents, suggesting that sensitivity to internal threat and the ERN-checking relationship may follow a developmental course as adolescents develop behavioral control. In contrast, depressive symptoms were linked to a smaller ERN, and this association was invariant with respect to age. Collectively, these data suggest that the magnitude of the ERN is sensitive both to specific anxiety-related processes and depression, in opposing directions that may reflect variation in internal threat sensitivity. We discuss directions for future research, as well as ways in which findings for the ERN complement and challenge aspects of the current RDoC matrix.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».