Neural response to rewards predicts risk-taking in late but not early adolescent females
Notice bibliographique
Résumé
Risk-taking peaks in adolescence and reflects, in part, hyperactivity of the brain's reward system. However, it has not been established whether the association between reward-related brain activity and risk-taking varies across adolescence. The present study investigated how neural reward sensitivity is associated with laboratory risk-taking in a sample of female adolescents as a function of age. Sixty-three female adolescents ages 10-19 completed the Balloon Analogue Risk Task, a laboratory measure of risk-taking behavior, as well as a forced choice monetary gambling task while an electroencephalogram (EEG) was recorded. This gambling task elicits the reward positivity (RewP), a frontocentral event-related potential component that is sensitive to feedback signaling reward. We observed a negative quadratic association between age and risk-taking, such that those in early and late adolescence had lower relative risk-taking compared to mid-adolescence, with risk-taking peaking at around 15 years of age. In predicting risk-taking, we observed an interaction between age and RewP, such that reward-related brain activity was not associated with risk-taking in early adolescence but was associated with a greater propensity for risk in later adolescence. These findings suggest that for females, neural response to rewards is an important factor in predicting risk-taking only in later adolescence.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».