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Enregistrement W6925369791 · doi:10.17632/cyhchpxwps

ECG & EEG features for mental workload and multilevel stress classification in different sexes

2024· dataset· en· W6925369791 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueMendeley Data · 2024
Typedataset
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueSecond Language Learning and Teaching
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMental arithmeticElectroencephalographyBrain–computer interfaceWorkloadTask (project management)Mental stress

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The data were collected from 66 healthy university students (21 males, 24 females in the follicular phase of the menstrual cycle, and 21 females in the luteal phase of the menstrual cycle) . The Montreal Imaging Stress Task (MIST) was modified and used in this study. A series of computer-based mental arithmetic tasks is designed to evaluate responses in control and stressful conditions. The experiments thus conducted in two separate sessions for the two conditions, which were two weeks apart. Each of the 2 sessions consisted of 7 periods: training, eyes open (EO), mental arithmetic task (MAT) on 4 consecutive levels of difficulty (arithmetic calculation level 1, AC1–arithmetic calculation level 4, AC4), and recovery. The control condition started with a training period to familiarize the subject with the experimental procedure, during which ECG and EEG signals were not recorded. During this period, the subject was presented with a series of computerized sampled questions at 4 difficulty levels of mental arithmetic tasks. Answer choices for every question were displayed on a computer screen in a sequence of integers between 0 and 9. The subject was requested to use a wireless computer mouse to click on the correct answer. Following the training period, the recordings started, and the subjects were asked to sit in a relaxed position with no movement and to focus on a black dot displayed on a computer screen for 5 minutes (the eye-open, EO, period). These requirements were critical to constructing a reliable EEG baseline with the minimum amount of artifacts caused by eye and body movements. After that, an instruction to perform mental arithmetic calculations was shown on the computer screen. The mental arithmetic task is composed of 4 levels of difficulty. Each level lasted 5 minutes. Level 1 (Arithmetic Calculation Level 1 – AC1): addition (+) and subtraction (-) of 3 single-digit numbers, e.g., 7-4+1. Level 2 (Arithmetic Calculation Level 2 – AC2): addition (+), subtraction (-), and multiplication (x) of 3 single- and double-digit numbers, e.g., 6x8-30. Level 3 (Arithmetic Calculation Level 3 – AC3): addition (+), subtraction (-), and multiplication (x) of 4 single- and double-digit numbers, e.g., 35+10-4*8. Level 4 (Arithmetic Calculation Level 4 – AC): addition (+), subtraction (-), multiplication (x), and division (/) of 4 single- and double-digit numbers, e.g., 96/4x2-11. No time limit or negative feedback messages were given to the subjects. After each question, the correct/incorrect message was displayed. After the AC4 period, the subjects relaxed and sat still for 5 minutes (the recovery period). ECG and EEG signals were recorded from the beginning of the EO period until the end of the recovery period. The protocol for the mental-stress condition was the same as it was for the control condition, but with a time limit and social evaluative threat components introduced. Several negative feedbacks were introduced to actively induce stress.

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: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,048
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,112
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,217 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

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
Publié2024
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Résumé présentoui

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