Trial-level ERPs predicted behavioral responses during self-referential processing in late childhood
Notice bibliographique
Résumé
Self-referential information is uniquely salient and preferentially processed even in children. The literature has used the self-referent encoding task (SRET) combined with event-related potentials (ERPs) to study self-referential processing and its associations with youth psychopathology. However, it is unclear how the ERP and behavioral indices of SRET are associated with each other, although this knowledge can promote our mechanistic understanding of this construct and its role in psychopathology. We examined this question in 115 9- to 12-year-old children, a critical period for the development of self-related concepts. By applying a multilevel modeling approach to the trial-level data of SRET, we disaggregated the between- and within-person variability and observed within-person, but not between-person, effects of the P2 and late positive potential (LPP) on behavioral responses: a larger P2 on a given trial predicted a faster response in this trial; a larger LPP on a given trial predicted a higher likelihood of endorsing the word of this trial. We provided novel evidence on how the within-person variability of the ERPs predicted the overt responses of the SRET in children. These findings inform our mechanistic knowledge of self-referential processing and shed light on a better understanding of the role of self-referential processing in the development of psychopathology.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».