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Enregistrement W4410172436 · doi:10.1007/s41465-025-00325-5

HD-tDCS in a Gaming Setting: Effects of Polarity and Timing in a Visuospatial Working-Memory Task

2025· article· en· W4410172436 sur OpenAlexaff
Gina L. Haccou, Nick Nau, Colby Johanson, J.W.J.R. van 't Klooster, Maximilian A. Friehs

Notice bibliographique

RevueJournal of Cognitive Enhancement · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeural and Behavioral Psychology Studies
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWorking memoryTask (project management)Cognitive psychologyPsychologyPolarity (international relations)AudiologyNeurosciencePhysical medicine and rehabilitationCognitionMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Visuospatial working memory is essential to everyday functioning, for example, when navigating the natural world and for complex everyday tasks like driving. The dorsolateral prefrontal cortex (DLPFC) is associated with visuospatial working memory and the present study is aimed at investigating the impact of activity modulation in the DLPFC on performance in a gaming setting with high visuospatial working memory demands. In order to influence the activation in the DLPFC, we used transcranial direct current stimulation (tDCS). Understanding working memory and the connected brain regions is relevant for improved cognitive functioning through cognitive enhancement in a wide variety of applications. N = 26 participants participated in a sham-controlled high-definition tDCS (HD-tDCS) study fully crossing polarity (anodal vs. cathodal) and stimulation timing (offline vs. online) within-subjects. In each session, a participant’s visuospatial working memory performance in a gaming setting was measured twice using a research game akin to the Super Hexagon game (Cavanagh, 2012). No significant polarity or timing effects were found for either of the variables tested. These results contribute to the understanding under which conditions cognitive enhancement may be viable in practice (e.g., to enhance learning, e-sports performance, or driving).

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,119
Score d'incertitude au seuil0,402

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,053
Tête enseignante GPT0,375
Écart entre enseignants0,322 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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