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Enregistrement W2513826670 · doi:10.1162/jocn_a_01029

Stress and Cognitive Flexibility: Cortisol Increases Are Associated with Enhanced Updating but Impaired Switching

2016· article· en· W2513826670 sur OpenAlexafffund
Elizabeth V. Goldfarb, Monja I. Froböse, Roshan Cools, Elizabeth A. Phelps

Notice bibliographique

RevueJournal of Cognitive Neuroscience · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueStress Responses and Cortisol
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesYork UniversityCognitive Neuroscience SocietyNational Institutes of HealthNational Science Foundation
Mots-clésCognitive flexibilityFlexibility (engineering)PsychologyCognitionTask (project management)Task switchingCognitive psychologyStress (linguistics)Working memoryDevelopmental psychologyNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Acute stress has frequently been shown to impair cognitive flexibility. Most studies have examined the effect of stress on cognitive flexibility by measuring how stress changes performance in paradigms that require participants to switch between different task demands. These processes typically implicate pFC function, a region known to be impaired by stress. However, cognitive flexibility is a multifaceted construct. Another dimension of flexibility, updating to incorporate relevant information, involves the dorsal striatum. Function in this region has been shown to be enhanced by stress. Using a within-subject design, we tested whether updating flexibility in a DMS task would be enhanced by an acute stress manipulation (cold pressor task). Participants' cortisol response to stress positively correlated with a relative increase in accuracy on updating flexibility (compared with trials with no working memory interference). In contrast, in line with earlier studies, cortisol responses correlated with worse performance when switching between trials with different task demands. These results demonstrate that stress-related increases in cortisol are associated with both increases and decreases in cognitive flexibility, depending on task demands.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
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 enseignants0,367
Score d'incertitude au seuil0,982

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,259 · 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

Citations73
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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