The Influence of Acetaminophen on Task Related Attention
Notice bibliographique
Résumé
Our study was designed to examine whether the pain reliever acetaminophen impacts the normal ebb-and-flow of off-task attentional states, such as captured by the phenomenon of mind wandering. In a placebo-controlled between-groups design, participants performed a sustained attention to response task while event-related potentials (ERPs) to target events were recorded. Participants were queried at random intervals for their attentional reports - either "on-task" or "off-task." The frequency of these reports and the ERPs generated by the preceding target events were assessed. Behaviorally, the frequency of off-task attentional reports was comparable between groups. Electrophysiologically, two findings emerged: first, the amplitude of the P300 ERP component elicited by target events was significantly attenuated during off-task vs. on-task attentional states in both the acetaminophen and placebo groups. Second, the amplitude of the LPP ERP component elicited by target events showed a significant decrease during off-task attentional states that was specific to the acetaminophen group. Taken together, our findings support the conclusion that acetaminophen doesn't impact our relative propensity to drift into off-task attentional states, but it does affect the depth of neurocognitive disengagement during off-task attentional states, and in particular, at the level of post-categorization stimulus evaluations indexed by the LPP.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».