Anxiety disrupts performance monitoring: integrating behavioral, event-related potential, EEG microstate, and sLORETA evidence
Notice bibliographique
Résumé
Anxiety impacts performance monitoring, though theory and past research are split on how and for whom. However, past research has often examined either trait anxiety in isolation or task-dependent state anxiety and has indexed event-related potential components, such as the error-related negativity or post-error positivity (Pe), calculated at a single node during a limited window of time. We introduced 2 key novelties to this electroencephalography research to examine the link between anxiety and performance monitoring: (i) we manipulated antecedent, task-independent, state anxiety to better establish the causal effect; (ii) we conducted moderation analyses to determine how state and trait anxiety interact to impact performance monitoring processes. Additionally, we extended upon previous work by using a microstate analysis approach to isolate and sequence the neural networks and rapid mental processes in response to error commission. Results showed that state anxiety disrupts response accuracy in the Stroop task and error-related neural processes, primarily during a Pe-related microstate. Source localization shows that this disruption involves reduced activation in the dorsal anterior cingulate cortex and compensatory activation in the right lateral prefrontal cortex, particularly among people high in trait anxiety. We conclude that antecedent anxiety is largely disruptive to performance monitoring.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».