The Neural Correlates of Cognitive Behavioural Self-Regulation in Early Development
Notice bibliographique
Résumé
To examine individual differences in cognitive behavioural self-regulation early in development, neural activity during a probabilistic learning task were correlated to measures of impulsivity in 8 normally developing children (10-12 years of age). Children completed a probabilistic learning task in an fMRI scanner and a delay discounting task, used to measure impulsivity, outside the scanner. Choices on the delay discounting task were modeled using a quasi-hyperbolic function, representing participant’s subjective interpretation of a reward as a function of the delay period in which they must wait to obtain the reward. Subsequently, ventral striatum BOLD activity was correlated to individual performance during the probabilistic learning task, as well as to the quasi-hyperbolic model of the participant’s delay discounting curve. It was hypothesized that the magnitude of ventral striatal activity would positively correlate to parameters of individual delay discounting functions. More impulsive individuals, denoted by steeper delay discounting functions, were expected to have more BOLD activity in the ventral striatum during the probabilistic learning task than those with a more modest delay discounting function, or who are less impulsive. Contrary to these predictions, ventral striatal activity was found to be negatively correlated to the quasi-hyperbolic function, modeling a developmental switch of cognitive processing in regard to self-regulation. The present results with regard to ventral striatal activity, have the potential to serve as a biomarker of individual differences in cognitive behavioural self-regulation in normally developing children.
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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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 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 ».