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J-GLOBAL ID：201902273366725560   整理番号：19A1635913

皮質処理速度の個人差は認知能力を予測する:モデルベース認知神経科学的説明【JST・京大機械翻訳】

Individual Differences in Cortical Processing Speed Predict Cognitive Abilities: a Model-Based Cognitive Neuroscience Account

著者 (7件)： Schubert Anna-Lena (Institute of Psychology, Heidelberg University, Heidelberg, Germany) ,  Nunez Michael D. (Department of Cognitive Sciences, University of California, Irvine, CA, USA) ,  Nunez Michael D. (Department of Biomedical Engineering, University of California, Irvine, CA, USA) ,  Hagemann Dirk (Institute of Psychology, Heidelberg University, Heidelberg, Germany) ,  Vandekerckhove Joachim (Department of Cognitive Sciences, University of California, Irvine, CA, USA) ,  Vandekerckhove Joachim (Department of Statistics, University of California, Irvine, CA, USA) ,  Vandekerckhove Joachim (Institute of Mathematical Behavioral Sciences, University of California, Irvine, CA, USA)
資料名： Computational Brain & Behavior  (Computational Brain & Behavior)
巻： 2  号： 2  ページ： 64-84  発行年： 2019年 
JST資料番号： W4185A  ISSN： 2522-0861  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 以前の研究は,より大きな認知能力を持つ個人が,より高い速度の高次認知処理を示すことを示している。これらの結果は,速度化された神経情報処理が意思決定と記憶更新の間の証拠蓄積を容易にし,一般的認知能力における利点をもたらすことを示唆する。階層的Bayes認知モデリング手法を用いて,証拠蓄積の速度における個人差が神経処理速度と認知能力の間の関係を仲介するという仮説を試験した。著者らは,より高い神経速度が行動課題と認知能力試験スコアを通しての証拠蓄積の速度を予測することを見出した。しかしながら,神経処理速度と認知能力の間の関係のごくわずかな部分は,証拠蓄積の速度における個人差により仲介された。モデルは,電気生理学的および行動学的データのみに基づいて,完全に新しいサンプルにおける認知能力試験スコアにおける個々の変動の36%を予測することにより,印象的な予測能力を示した。著者らの結果は,神経処理速度の個人差が,より高次の認知過程の多くに影響を及ぼす可能性があることを示唆している。それは,証拠蓄積速度の違いによって完全に説明される効果の代わりに,神経処理速度と認知能力の間の大きな関連を説明する。Copyright 2018 Society for Mathematical Psychology Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 意思決定 ,  反応時間 ,  堆積速度 ,  行動科学 ,  *皮質
準シソーラス用語： 認知過程 ,  予測能力 ,  電気生理学 ,  スコア ,  *神経 ,  *認知神経科学 ,  モデルベース ,  *認知能力 ,  *個人差 ,  *処理速度 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 認知能力 ,  加工速度 ,  認知潜在変数モデル ,  反応時間 ,  ERPの潜時 ,  拡散モデル

分類 (1件)： 神経系の疾患  (GN03000O)

タイトルに関連する用語 (8件)： 皮質 ,  処理速度 ,  個人差 ,  認知能力 ,  予測 ,  モデルベース ,  認知神経科学 ,  説明