Common and distinct <scp>BOLD</scp> correlates of Simon and flanker conflicts which can(not) be reduced to time‐on‐task effects
Notice bibliographique
Résumé
The ability to identify and resolve conflicts between standard, well-trained behaviors and behaviors required by the current context is an essential feature of cognitive control. To date, no consensus has been reached on the brain mechanisms involved in exerting such control: while some studies identified diverse patterns of activity across different conflicts, other studies reported common resources across conflict tasks or even across simple tasks devoid of the conflict component. The latter reports attributed the entire activity observed in the presence of conflict to longer time spent on the task (i.e., to the so-called time-on-task effects). Here, we used an extended Multi-Source Interference Task (MSIT) which combines Simon and flanker types of interference to determine shared and conflict-specific mechanisms of conflict resolution in fMRI and their separability from the time-on-task effects. Large portions of the activity in the dorsal attention network and decreases of activity in the default mode network were shared across the tasks and scaled in parallel with increasing reaction times. Importantly, the activity in the sensory and sensorimotor cortices, as well as in the posterior medial frontal cortex (pMFC) - a key region implicated in conflict processing - could not be exhaustively explained by the time-on-task effects.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».