Implementing EEG hyperscanning setups
Notice bibliographique
Résumé
Hyperscanning refers to obtaining simultaneous neural recordings from more than one person (Montage et al., 2002 [1]), that can be used to study interactive situations. In particular, hyperscanning with Electroencephalography (EEG) is becoming increasingly popular since it allows researchers to explore the interactive brain with a high temporal resolution. Notably, there is a 40-year gap between the first instance that simultaneous measurement of EEG activity was mentioned in the literature (Duane and Behrendt, 1965 [2]), and the first actual description of an EEG hyperscanning setup being implemented (Babiloni et al., 2006 [3]). To date, specific EEG hyperscanning devices have not yet been developed and EEG hyperscanning setups are not usually described with sufficient detail to be easily reproduced. Here, we offer a step-by-step description of solutions to many of these technological challenges. Specifically, we describe and provide customized implementations of EEG hyperscanning setups using hardware and software from different companies: Brain Products, ANT, EGI, and BioSemi. •Necessary details to set up a functioning EEG hyperscanning protocol are provided.•The setups allow independent measures and measures of synchronization between the signals of two different brains.•Individual electrical Ground and Reference is obtained in all discussed systems.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,027 | 0,007 |
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 ».