From the brain’s encoding of input dynamics to its behavior: neural dynamics shape bias in decision making
Notice bibliographique
Résumé
The human brain is tightly connected to the individual’s environment and its input dynamics. How the dynamics of periodic environmental stimuli influence neural activity and subsequent behavior via neural entrainment or alignment is not fully clear yet, though. This study explores how periodic environmental stimuli influence neural activity and behavior. EEG data was collected during a Go-NoGo task with a periodic intertrial interval (ITI) of 1.3 s (0.769 Hz). Results showed that the task’s temporal structure increased power spectrum activity at 0.769 Hz, which showed high intersubject variability. Higher task-periodicity effects were linked to stronger phase-based intertrial coherence (ITC) and reduced neural complexity, as measured by lower Lempel-Ziv Complexity (LZC). Additionally, higher periodicity in the power spectrum correlated with faster reaction times and stronger response bias. We conclude that the encoding of the inputs’ dynamics into the brains power spectrum shapes subsequent behavior, e.g., RT and response bias, through reducing neural complexity. This study examines how periodic stimuli affect neural activity and behavior. EEG data from a Go-NoGo task show that task periodicity influences the brain’s power spectrum, reducing neural complexity and improving reaction time and response bias.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».