Wearing a bike helmet leads to less cognitive control, revealed by lower frontal midline theta power and risk indifference
Notice bibliographique
Résumé
A recent study claims that participants wearing a bike helmet behave riskier in a computer-based risk task compared to control participants without a bike helmet. We hypothesized that wearing a bike helmet reduces cognitive control over risky behavior. To test our hypothesis, we recorded participants' EEG brain responses while they played a risk game developed in our laboratory. Previously, we found that, in this risk game, anxious participants showed greater levels of cognitive control as revealed by greater frontal midline theta power, which was associated with less risky decisions. Here, we predicted that cognitive control would be reduced in the helmet group, indicated by reduced frontal midline theta power, and that this group would prefer riskier options in the risk game. In line with our hypothesis, we found that participants in the helmet group showed significantly lower frontal midline theta power than participants in the control group, indicating less cognitive control. We did not replicate the finding of generally riskier behavior in the helmet group. Instead, we found that participants chose the riskier option in about half of trials, no matter how risky the other option was. Our results suggest that wearing a bike helmet reduces cognitive control, as revealed by reduced frontal midline theta power, leading to risk indifference when evaluating potential behaviors.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,000 | 0,001 |
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 ».