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Enregistrement W3206568734 · doi:10.1016/j.neuroimage.2022.119301

Subjective difficulty in a verbal recognition-based memory task: Exploring brain-behaviour relationships at the individual level in healthy young adults

2022· article· en· W3206568734 sur OpenAlexafffund
Jason Steffener, Chris Habeck, Dylan Franklin, Meghan Lau, Yara Yakoub, Maryse Gad

Notice bibliographique

RevueNeuroImage · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeural and Behavioral Psychology Studies
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesUniversity of Ottawa
Mots-clésPsychologyTask (project management)Brain activity and meditationCognitionWorking memoryCognitive psychologyExpression (computer science)Developmental psychologyElectroencephalographyNeuroscienceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The vast majority of fMRI studies of task-related brain activity utilize common levels of task demands and analyses that rely on the central tendencies of the data. This approach does not take into account perceived difficulty nor regional variations in brain activity between people. The results are findings of brain-behavior relationships that weaken as sample sizes increase. Participants of the current study included twenty-six healthy young adults evenly split between the sexes. The current work utilizes five parametrically modulated levels of memory load centered around each individual's predetermined working memory cognitive capacity. Principal components analyses (PCA) identified the group-level central tendency of the data. After removing the group effect from the data, PCA identified individual-level patterns of brain activity across the five levels of task demands. Expression of the group effect significantly differed between the sexes across all load levels. Expression of the individual level patterns demonstrated a significant load by sex interaction. Furthermore, expressions of the individual maps make better predictors of response time behavior than group-derived maps. We demonstrated that utilization of an individual's unique pattern of brain activity in response to increasing a task's perceived difficulty is a better predictor of brain-behavior relationships than study designs and analyses focused on identification of group effects. Furthermore, these methods facilitate exploration into how individual differences in patterns of brain activity relate to individual differences in behavior and cognition.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,401
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,049 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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