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 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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».