An assessment of the curriculum and implementation of the subject Religious and Moral Education in Namibia: A case study of perceptions of Religious and Moral Education teachers in the Ompundja Circuit of Oshana Region
Notice bibliographique
Résumé
Previously learned reward values can have a pronounced impact, behaviorally and neurophysiologically, on the allocation of selective attention. All else constant, stimuli previously associated with a high value gain stronger attentional prioritization than stimuli previously associated with a low value. The N2pc, an ERP component indicative of attentional target selection, has been shown to reflect aspects of this prioritization, by changes of mean amplitudes closely corresponding to selective enhancement of high value target processing and suppression of high value distractor processing. What has remained unclear so far is whether the N2pc also reflects the flexible and repeated behavioral adjustments needed in a volatile task environment, in which the values of stimuli are reversed often and unannounced. Using a value-based reversal learning task, we found evidence that the N2pc amplitude flexibly and reversibly tracks value-based choices during the learning of reward associated stimulus colors. Specifically, successful learning of current value-contingencies was associated with reduced N2pc amplitudes, and this effect was more apparent for distractor processing, compared with target processing. In addition, following a value reversal the feedback related negativity(FRN), an ERP component that reflects feedback processing, was amplified and co-occurred with increased N2pc amplitudes in trials following low-value feedback. Importantly, participants that showed the greatest adjustment in N2pc amplitudes based on feedback were also the most efficient learners. These results allow further insight into how changes in attentional prioritization in an uncertain and volatile environment support flexible adjustments of behavior.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».