Large-Scale Neural Dynamics as a Predictor of Stimulus Effects Variability
Notice bibliographique
Résumé
was applied for the initial two rounds of four (tRNS-ON; tRNS-OFF).EEG data were collected before the first, between the second and third, and after the fourth round.The ratio of overwhelmed enemies (O) to the player's defeats (D) was calculated (O/D).The participants' shooting skills and cognitive abilities were evaluated before, after, and one week after the training (T0, T1, T2).Results.The Active-tRNS group showed significantly higher O/D performance compared to the Sham-tRNS group, particularly during tRNS-OFF rounds.Furthermore, at T2, the Active-tRNS group demonstrated superior performance in a long-range shooting task relative to the Sham-tRNS group.Both groups showed improved cognitive abilities at T1 and T2.In the stimulation site, a desynchronization of beta and gamma waves was observed after the second round, and a global enhancement of the delta band was noted after the fourth round in the Active-tRNS group.Conclusions.tRNS of the visuomotor network enhances the learning curve of VR-FPS training, with long lasting after-effects.Furthermore, tRNS induces changes in EEG patterns associated with motor learning and the reward system.These findings have potential applications for both training and treatment purposes.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 ».