Establishing norms for error-related brain activity during the arrow Flanker task among young adults
Notice bibliographique
Résumé
Psychological assessments typically rely on self-report and behavioral measures. Augmenting these with neurophysiological measures of the construct in question may increase the accuracy and predictive power of these assessments. Moreover, thinking about neurophysiological measures from an assessment perspective may facilitate under-utilized research approaches (e.g., brain-based recruitment of participants). However, the lack of normative data for most neurophysiological measures has prevented the comparison of individual responses to the general population, precluding these approaches. The current work examines the distributions of two event-related potentials (ERPs) commonly used in individual differences research: the error-related negativity (ERN) and error positivity (Pe). Across three lab sites, 800 unselected participants between the ages of 18 and 30 performed the arrow version of a Flanker task while EEG was recorded. Percentile scores and distributions for ERPs on error trials, correct trials, and the difference (ΔERN, ΔPe; error minus correct) at Fz, Cz and Pz are reported. The 25th, 50th, and 75th percentile values for the ΔERN at Cz were -2.37 μV, -5.41 μV, and -8.65 μV, respectively. The same values for ΔPe at Cz were 7.51 μV, 11.18 μV, and 15.55 μV. Females displayed significantly larger ΔPe magnitudes and smaller ΔERN magnitudes than males. Additionally, normative data for behavioral performance (accuracy, post-error slowing, and reaction time) on the Flanker task is reported. Results provide a means by which ERN and Pe amplitudes of young adults elicited by the arrow Flanker task can be benchmarked, facilitating the classification of neural responses as 'large,' 'medium,' or 'small'. The ability to classify responses in this manner is a necessary step towards expanded use of these measures in assessment and research settings. These norms may not apply to ERPs elicited by other tasks, and future work should establish similar norms using other tasks.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».