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Enregistrement W4318191641 · doi:10.31234/osf.io/39vqj

Error- and inhibitory-related brain activity associated with political ideology: A multi-site replication study

2023· preprint· en· W4318191641 sur OpenAlexaff
Aleya A. Marzuki, Kilian Gloy, Christian Kandler, Paveen Phon-Amnuaisuk, Michael Jenkins, Katie Garrison, Justin N. Wahlers, Karen Akin, Patrí­cia Arriaga, Sofia Frade, Rita Jerónimo, Victoria Oldemburgo de Mello, Gregory John Depow, Michael Inzlicht, Sören Enge, Lars Michael, Anja Kühnel, Craig G. McDonald, Rebecca Roy, Courtney Marsh, Shirley Geok‐lin Lim, Faisal Mushtaq, Yuri G. Pavlov, Alexandre Schaefer

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial and Intergroup Psychology
Établissements canadiensCanada Research ChairsUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesFundação para a Ciência e a TecnologiaBiotechnology and Biological Sciences Research CouncilDeutsche Forschungsgemeinschaft
Mots-clésReligiosityIdeologyPoliticsPsychologySocial psychologyLiberalismIdentity (music)Task (project management)CognitionReplication (statistics)Cognitive psychologySociologyPolitical scienceLawNeuroscienceStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The relationship between political ideology and brain activity has captured the fascination of scientists and the public alike. Using approaches from cognitive neuroscience to provide insights into deeply held and personal beliefs requires careful navigation, with the application of robust methods that generate replicable results. A hallmark study in this area from Amodio et al. (2007) reported that brain components reflective of conflict monitoring and inhibition (namely the ERN [error-related negativity] and N2) are heightened in individuals who self-identify as liberal compared to conservative. While the study is highly influential and well-cited in the scientific literature, no direct replications of their findings exist and as such, this work was selected as a target replication for the #EEGManyLabs initiative. This cross-cultural multi-site study (N=320) will conduct a thorough replication of the Amodio et al. (2007) study, strictly adhering to the original protocol, namely by administering a Go/No-Go task with simultaneous EEG recording and a one-item scale asking participants to rate the extent to which they are liberal or conservative. We will supplement the original study with new measures that may better correspond to political identity in non-US contexts, such as religiosity, dogmatism, and traditionalism. In line with the original study, we will conduct correlational analyses between self-identified liberalism and ERN/N2 amplitudes. In addition, Bayesian linear regressions will be used to provide robust estimates of the strength of association between other components of political ideology and electrophysiological signals.

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,027
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Reproductibilité · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,986
Score d'incertitude au seuil0,073

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,027
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,107
Tête enseignante GPT0,420
Écart entre enseignants0,313 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineReproductibilité
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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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