Authors’ reply to the commentary on “Establishing norms for error-related brain activity during the arrow Flanker task among young adults”
Notice bibliographique
Résumé
In their commentary on our article, "Establishing norms for error-related brain activity during the arrow Flanker task among young adults" (Imburgio et al., 2020), Clayson and colleagues (2021) voiced their concerns about our development of norms for an event-related potential measure of error monitoring, the error-related negativity (ERN). The central flaw in their commentary is the idea that because we don't know all the factors that can affect the ERN, it should not be normed. We respond to this idea, while also reiterating points made in our original manuscript: a) at present, the reported norms are not intended to be used for individual clinical assessment and b) our norms should be considered specific to the procedures (i.e., recording and processing parameters) and task used (i.e., arrow Flanker). Contrary to Clayson and colleagues' claims, we believe that information about the distribution of the ERN (i.e., our norms) in a large sample representative of those used in much of the ERN literature (i.e., unselected young adults) will be useful to the field and that this information stands to increase, not decrease, understanding of the ERN.
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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 | 0,007 | 0,062 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,051 | 0,046 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,008 |
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 ».