Linking Cognitive Measures of Response Inhibition and Reward Sensitivity to Trait Impulsivity
Notice bibliographique
Résumé
Impulsivity is regarded as a multifaceted construct that comprises two dimensions: rapid-response impulsivity and reward-delay impulsivity. It is unclear, however, which aspects of trait impulsivity, as assessed by self-report measures are related to rapid-response impulsivity and/or to reward-delay impulsivity, as different results have been reported in studies using both self-report and cognitive measures. This study aimed to directly relate self-report measures of impulsivity to cognitive measures of impulsivity in individuals at low- or high-levels on two impulsivity dimensions, specifically rapid-response impulsivity and reward-delay impulsivity. Participants were classified into high- or low-impulsivity groups based on (1) level of rapid-response impulsivity (determined by BIS-11 Motor subscale scores); (2) level of reward-delay impulsivity (determined by BIS/BAS subscale scores); and (3) a combination of rapid-response impulsivity and reward-delay impulsivity levels. Impulsivity was assessed using Go/No-Go, Stop-Signal and Delay-Discounting tasks and self-report measures. The high rapid-response impulsivity group showed significantly higher reward-delay impulsivity on both, the Delay-Discounting tasks and on self-report measures assessing reward-delay impulsivity, than the low-risk group. Based on the level of reward-delay impulsivity, the high reward-delay impulsivity group scored significantly higher on task-based (cognitive) and self-report measures assessing rapid-response inhibition than the low reward-delay impulsivity group. Combining both dimensions of impulsivity showed that the high-impulsivity group performed significantly worse in rapid-response paradigms and temporally discounted significantly more impulsively than the low-impulsivity group. Thus, combined impulsivity factors provide better assessment of impulsivity than each dimension alone. In conclusion, robust differences in impulsivity can be identified in non-clinical young adults.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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 ».