Age and anxiety symptoms jointly moderated the curvilinear changes in trial-level ERN following repeated errors on a Go/No-Go task during early adolescence
Notice bibliographique
Résumé
The ability to detect and monitor errors enables us to maintain optimal performance across tasks. One neurophysiological index of error monitoring is the error-related negativity (ERN), a fronto-central negative deflection peaking between 0-150 ms following an erroneous response. The developmental literature has illustrated age-related differences in the ERN and its association with anxiety during development. However, this literature focuses on the between-person differences of the ERN and cannot speak to whether there exist meaningful within-person changes in the ERN throughout a task. We examined the within-person variations of the ERN in 115 community-dwelling nine-to-12-year-olds (66 girls; Mean age/SD=11.00/1.16 years), a critical period for the development of error processing and anxiety psychopathology. Participants completed an EEG Go/No-Go task and reported their anxiety symptoms. Multilevel growth analyses yielded significant within-person, curvilinear changes in the ERN throughout the task. Youths’ trial-level ERN increased (i.e., became more negative) as more errors were made earlier in the task, but decreased as subsequent errors were committed later in the task. This curvilinear pattern was evident in older, but not younger, youths. Age further interacted with anxiety symptoms: younger youths with higher anxiety showed a continuous increase in the ERN throughout the task, whereas older youths with higher anxiety showed an increase in the ERN with early errors, followed by a decline in the ERN in later error trials. Our study contributed novel evidence for the development of the ERN and the underlying mechanisms of the ERN-anxiety relationship that cannot be captured by between-person approaches.
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 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 | 0,002 |
| 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 ».