Chronic Exercise as a Modulator of Cognitive Control: Investigating the Electrophysiological Indices of Performance Monitoring
Notice bibliographique
Résumé
Exercise may influence components of executive functioning, specifically cognitive control and action monitoring. We aimed to determine whether high level exercise improves the efficacy of cognitive control in response to differing levels of conflict. Fitter individuals were expected to demonstrate enhanced action monitoring and optimal levels of cognitive control in response to changing task demands. Participants were divided into the highly active (HA) or low-active group based on self-reported activity using the International Physical Activity Questionnaire. A modified flanker task was then performed, in which the level of conflict was modulated by distance of distractors from the target (close, far) and congruency of arrows (incongruent, congruent). Electroencephalography (EEG) was collected during 800 trials; trials were 80% congruent, 20% incongruent, 50% close, and 50% far. The error-related negativity (ERN) and error positivity (Pe) were extracted from the difference wave of correct and incorrect response locked epochs, the N2 from the difference wave of congruent and incongruent stimulus locked epochs and the P3 from stimulus locked epochs. The HA group showed a larger Pe amplitude compared to the low-active group. Close trials elicited a larger N2 amplitude than far trials in the HA group, but not the low-active group, the HA group also made fewer errors on far trials than on close trials. Finally, the P3 was smaller in the lowest conflict condition in the HA, but not the low-active group. These findings suggest that habitual, high levels of exercise may influence the endogenous processing involved in pre-response conflict detection and the post-error response.
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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 | 0,000 |
| 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 ».