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Enregistrement W7065887823

Examining the Role of Physiological Arousal in Laboratory Risk-Taking in Social and Non-Social Contexts

2021· other· en· W7065887823 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueBrock University Digital Repository (Brock University) · 2021
Typeother
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueLaser-Plasma Interactions and Diagnostics
Établissements canadiensBrock University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArousalSalience (neuroscience)Social environmentContext (archaeology)Social facilitationSalientSocial information processingSocial influence
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Current theoretical models attribute the rise in risk-taking during adolescence to heightened activity in reward processing brain regions when in the presence of social and non-social rewarding stimuli. However, non-rewarding, but very salient stimuli, have also been shown to increase activity in reward processing brain regions and could, in theory, also increase risk taking propensity in adolescents. To examine this, we had participants complete a risk-taking task under “standard” conditions as well as under one of three experimental conditions: virtual peer observer with positive social feedback (positive social), virtual peer observer with neutral social feedback (negative social), and with triple the potential rewards (non-social positive). The study’s sample consisted of 59 mainly young adult participants (Mage = 20.69, SD = 5.08), where 22 identified as men and 37 identified as women. A multi-level model revealed no overall effect of exposure to the experimental context on risk-taking. Greater skin conductance was, unexpectedly, associated with less risk-taking. When examining each context in separate models, exposure to the non-social showed associations with increased risk-taking, whereas the positive social context did not. Negative social contexts showed a pattern of means suggesting that exposure to such contexts may be associated with increased risk-taking, but our models may have been underpowered and were unable to detect this effect. These findings suggest that the salience of a context may be an important factor to consider when exploring what drives adolescent risk-taking.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,193 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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