Anxious gambling: Anxiety is associated with higher frontal midline theta predicting less risky decisions
Notice bibliographique
Résumé
In this study, we address the effect of anxiety measured with the State-Trait Anxiety Inventory (STAI) on EEG and risk decisions. We selected 20 high and 20 low anxious participants based on their STAI trait scores in the upper or lower quartile of the norm distribution and implemented a risk game developed in our laboratory. We investigate if high anxious individuals exert more cognitive control, reflected in higher frontal midline theta (FMT) power when they make a risky decision, and if they act less risky compared to low anxious individuals. Participants played a risk game while we recorded their brain responses via EEG. High anxious participants played less risky compared to low anxious participants. Further, high anxious participants showed higher FMT power immediately before they chose one of two risk options, suggesting higher cognitive control during the decision time compared to low anxious participants. Via a mediation analysis, we show that the effect of anxiety on risk behavior is fully mediated by FMT power. Further, questionnaire responses revealed that high anxious participants rated risk situations as riskier compared to low anxious participants. We conclude that anxious individuals perceive risky situations as riskier and thus exert more cognitive control during their risk choices, reflected in higher FMT power, which leads to less risky decisions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».