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.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».