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Enregistrement W4405055907 · doi:10.1371/journal.pone.0315082

The point of no return in the Emotional Stop-Signal Task: A matter of affect or method?

2024· article· en· W4405055907 sur OpenAlexaff
Ambra Coccaro, Antonio Maffei, Killian Kleffner, Patrick L. Carolan, Antonino Vallesi, Giulia D’Adamo, Mario Liotti

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeural and Behavioral Psychology Studies
Établissements canadiensSaint Mary's UniversitySimon Fraser University
Organismes subventionnairesUniversità degli Studi di Padova
Mots-clésAffect (linguistics)Task (project management)PsychologyMoodCognitive psychologyPunishment (psychology)CovertComputer scienceSocial psychologyCommunication

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An affective variant of the Stop-Signal task was used to study the interaction between emotion and response inhibition (RI) in healthy young participants. The task involved the covert presentation of emotional faces as go stimuli, as well as a manipulation of motivation and affect by inducing a negative mood through the assignment of unfair punishment. In the literature on emotion and RI, there are contrasting findings reflecting the variability in the method used to calculate the RI latency, namely the Stop-Signal Reaction Time (SSRT). In fact, previous studies found both facilitatory and detrimental effects of affective manipulations over RI. However, they did not use the most robust SSRT estimation approach, namely the integration, casting some doubts on the reliability of the inferences. For these reasons, the present research draws attention on how the effect of the emotional manipulation may be due to a biased SSRT estimation. Specifically, the focus of our study was on how the effect of emotion on the SSRT may vary according to different estimation procedures, the mean and two variants of the integration method. We predicted that the effect of the emotional manipulation in the SST would depend on the SSRT estimation method employed. Indeed, a significant effect of emotion was only found when SSRT was estimated with the mean method. We conclude that the mean method should be avoided in the study of emotion and RI because it overestimates SSRT. Rather, the integration approach should be used for future research in this field, while also factoring in information about the participants' strategy in emotional contexts that require greater effortful control and offer a challenge to self-regulation both in health and disease.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,031
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,047

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,031
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,219
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,164 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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