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Enregistrement W2808730578 · doi:10.1111/psyp.13210

Anxious gambling: Anxiety is associated with higher frontal midline theta predicting less risky decisions

2018· article· en· W2808730578 sur OpenAlexaff
Barbara Schmidt, Hannah Kanis, Clay B. Holroyd, Wolfgang H. R. Miltner, Johannes Hewig

Notice bibliographique

RevuePsychophysiology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeural and Behavioral Psychology Studies
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyAnxietyCognitionTrait anxietyElectroencephalographyMediationClinical psychologyDevelopmental psychologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,440
Score d'incertitude au seuil0,920

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,182
Tête enseignante GPT0,384
Écart entre enseignants0,201 · 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.

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

Citations40
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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