The Effects of Acute Stress on the Neural Correlates of Decision-Making
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Stress has been defined in many ways and is typically induced as a response to a threat to homeostasis. Stress affects decision-making, and the effects of stress on subcomponents of decision-making can be indirectly measured through EEG. The purpose of this study was to investigate the effects of acute stress on the neural correlates of decision-making. We hypothesized that acute stress would decrease the reward and attentional sensitivity, seen through reduced P300 and reward positivity component activity. The results were that the mean percent change from baseline for heart rate was higher for the stress condition during the TSST. The stress group also had decreased positive affect scores and increased negative affect scores for the STAI questionnaire and decreased positive affect scores for the PANAS questionnaire. Additionally, while not significant, there was a trend towards reduced P300 component activity in the stress condition, potentially indicative of reduced attentional sensitivity. Further research is needed to explore the implications for reward sensitivity, utilizing multiple tasks, and including cortisol measurement. Stress is common to everyday life and has been implicated chronically in numerous health conditions. Understanding how stress affects executive function, particularly decision-making, is therefore crucial in both the short- and long-term. Keywords: stress; decision-making; ERPs; P300 component; reward positivity component *This research was supported by a Jamie Cassels Undergraduate Research Award, University of Victoria.
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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) | 0,003 | 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 ».