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 and 150 ms following an erroneous response. While the developmental literature has illustrated age-related differences in the ERN and its association with anxiety, the literature has mainly focused on the between-person differences of the ERN. Our study examined the within-person variations of the ERN in 115 community-dwelling 9- to 12-year-olds (66 girls; mean age/SD = 11.00/1.16 years). 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) with early errors, but decreased with subsequent errors. This curvilinear pattern was evident in older, but not younger, youths. Age also 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 initial increase followed by a decline in the ERN. 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 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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».