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Enregistrement W2733462742 · doi:10.1101/157941

Taking off the training wheels: Measuring auditory P3 during outdoor cycling using an active wet EEG system

2017· preprint· en· W2733462742 sur OpenAlexafffund
Joanna E. M. Scanlon, Kimberley A. Townsend, Danielle L. Cormier, Jonathan Kuziek, Kyle E. Mathewson

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2017
Typepreprint
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueEEG and Brain-Computer Interfaces
Établissements canadiensWomen and Children’s Health Research InstituteUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésElectroencephalographyCyclingAudiologyTask (project management)Noise (video)PsychologyOddball paradigmPerceptionSittingComputer scienceSpeech recognitionEvent-related potentialEngineeringArtificial intelligenceMedicineNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Mobile EEG allows the investigation of brain activity in increasingly complex environments. In this study, EEG equipment was adapted for use and transportation in a backpack while cycling. Participants performed an auditory oddball task while cycling outside and sitting in an isolated chamber inside the lab. Cycling increased EEG noise and marginally diminished alpha amplitude. However, this increased noise did not influence the ability to measure reliable event related potentials (ERP). The P3 was similar in topography, and morphology when outside on the bike, with a lower amplitude in the outside cycling condition. There was only a minor decrease in the statistical power to measure reliable ERP effects. Unexpectedly, when biking outside significantly decreased P2 and increased N1 amplitude were observed when evoked by both standards and targets compared with sitting in the lab. This may be due to attentional processes filtering the overlapping sounds between the tones used and similar environmental frequencies. This study established methods for mobile recording of ERP signals. Future directions include investigating auditory P2 filtering inside the laboratory. Highlights A backpack containing all the equipment necessary to record ERP and EEG was worn by participants as they rode a bicycle outside along a street EEG and ERP data from an auditory oddball task is compared with data acquired within subject inside the lab Reliable MMN/N2b and P3 responses were measured during bicycle riding outside equal in magnitude to those obtained inside the lab A surprising decrease in the P2 component of the ERP evoked by targets and standards was observed when doing the task outside on a bicycle, which we attribute to increased auditory filtering

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0020,000

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 Opus0,081
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,194 · 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'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

Citations14
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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