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Enregistrement W2883160429 · doi:10.1371/journal.pone.0201128

Non-invasive brain stimulation in information systems research: A proof-of-concept study

2018· article· en· W2883160429 sur OpenAlexafffund
Laurence Dumont, Félix Larochelle‐Brunet, Hugo Théoret, René Riedl‬, Sylvain Sénécal, Pierre‐Majorique Léger

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueTranscranial Magnetic Stimulation Studies
Établissements canadiensUniversité de MontréalHEC Montréal
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésTranscranial direct-current stimulationStimulationDorsolateral prefrontal cortexBrain stimulationNeuroscienceAnterior cingulate cortexInsulaPsychologyMedicinePrefrontal cortexCognition

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

One of the founding experiments in the field of Neuro-Information-Systems (NeuroIS), which aims at exploring the neural correlates of the technology acceptance model, suggests that perceived ease of use (PEoU) is associated with activity in the dorsolateral prefrontal cortex (DLPFC) while perceived usefulness is associated with activity in the insula, caudate nucleus and anterior cingulate cortex. To further assess the link between DLPFC and PEoU, transcranial direct current stimulation (tDCS) was applied over bilateral DLPFC (F3 and F4) immediately before an online shopping task. Forty-two participants were divided in three stimulation groups: left anodal/right cathodal, left cathodal/right anodal and sham. No change in PEoU was observed post stimulation but participants in the left anodal/right cathodal stimulation group took longer to make a purchase compared to sham stimulation and had different visual fixation patterns over the buy buttons. This is, to our knowledge, the first use of non-invasive brain stimulation in the field of NeuroIS. Although the involvement of DLPFC in PEoU could not be confirmed, the present study suggests that non-invasive brain stimulation may be a useful research tool in NeuroIS.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,215
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,131 · 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

Citations9
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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