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Enregistrement W4413941826 · doi:10.1016/j.biopsycho.2026.109305

Decoding the dynamics of cognitive control: Insights from reach movements and electroencephalography

2025· preprint· en· W4413941826 sur OpenAlexafffund
Moaz Shoura, K. Manon Mcnair, Adrian Nestor, Christopher D. Erb

Notice bibliographique

RevueBiological Psychology · 2025
Typepreprint
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeural and Behavioral Psychology Studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesMarsden FundNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaRoyal Society Te Apārangi
Mots-clésElectroencephalographyDecoding methodsDynamics (music)CognitionControl (management)Cognitive psychologyPsychologyComputer scienceCognitive scienceArtificial intelligenceNeuroscienceAlgorithm

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The congruency sequence effect (CSE) refers to a modulation of current-trial interference by the preceding trial in conflict tasks, such as the Eriksen flanker task, with interference typically reduced after incongruent relative to congruent trials. Although widely attributed to dynamic adjustments in cognitive control, the neural mechanisms and temporal dynamics underlying this effect remain poorly understood. Here, we combined a release-and-press flanker task with EEG decoding to examine how trial congruency and response type shape behavior and neural processing in healthy adults. Behaviorally, the CSE emerged only when responses repeated, highlighting the dominant role of stimulus-response binding over abstract control mechanisms. Neural decoding mirrored the CSE: current-trial congruency was more reliably decoded on repeated-response trials following congruent versus incongruent trials. This neural CSE was stimulus-locked, occurred between 450-550 ms post-stimulus onset, and was driven by theta-band activity. More broadly, congruency decoding was particularly robust over frontal channels while cross-temporal generalization indicated transient, sequential neural representations underlying control signals. Together, these findings demonstrate that both behavioral and neural signatures of the CSE are tightly constrained by response repetition and emerge within a narrow temporal window. Reach-based measures and multivariate EEG decoding jointly provide a fine-grained account of when, where, and under what conditions control-related signals unfold after conflict.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,594
Score d'incertitude au seuil0,854

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,149
Tête enseignante GPT0,404
Écart entre enseignants0,255 · 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'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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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