Aktuelles

In eLife ist ein neuer Artikel aus der Arbeitsgruppe erschienen:

Nebe, S., Reutter, M., Baker, D., Bölte, J., Domes, G., Gamer, M., Gärtner, A., Gießing, C., Mann, C. G. née, Hilger, K., Jawinski, P., Kulke, L., Lischke, A., Markett, S., Meier, M., Merz, C., Popov, T., Puhlmann, L., Quintana, D., Schäfer, T., Schubert, A.-L., Sperl, M. F. J., Vehlen, A., Lonsdorf, T., & Feld, G. (2023). Enhancing precision in human neuroscience. eLife, 12, e85980. https://doi.org/10.7554/eLife.85980

Abstract: Human neuroscience has always been pushing the boundary of what is measurable. During the last decade, concerns about statistical power and replicability – in science in general, but also specifically in human neuroscience – have fueled an extensive debate. One important insight from this discourse is the need for larger samples, which naturally increases statistical power. An alternative is to increase the precision of measurements, which is the focus of this review. This option is often overlooked, even though statistical power benefits from increasing precision as much as from increasing sample size. Nonetheless, precision has always been at the heart of good scientific practice in human neuroscience, with researchers relying on lab traditions or rules of thumb to ensure sufficient precision for their studies. In this review, we encourage a more systematic approach to precision. We start by introducing measurement precision and its importance for well-powered studies in human neuroscience. Then, determinants for precision in a range of neuroscientific methods (MRI, M/EEG, EDA, Eye-Tracking, and Endocrinology) are elaborated. We end by discussing how a more systematic evaluation of precision and the application of respective insights can lead to an increase in reproducibility in human neuroscience.

Im November 2023 findet erstmalig das Symposium for Individual Differences in Cognition (SIDIC) als Partnerveranstaltung der Jahrestagung der Psychonomic Society statt. SIDIC widmet sich der Kommunikation von Forschungsergebnissen zu individuellen Unterschieden in der Kognition in einem breiten Sinne und bietet der internationalen Gemeinschaft kognitiver Psycholog:innen eine Plattform, um ihre Arbeit zu interindividuellen Unterschieden in mentalen Prozessen, Phänomenen und Fähigkeiten vorzustellen und zu diskutieren. Das Symposium wird ein breites Spektrum von Themenbereichen umfassen, von Wahrnehmung und Aufmerksamkeit bis hin zur Sprachverständnis, schlussfolgerndem Denken und Intelligenz, und es wird eine Kultur der Vielfalt und Inklusion fördern, indem es Beiträge von Forscher:innen in einer frühen Karrierephase sowie von etablierten Wissenschaftler:innen präsentiert.

SIDIC findet am Donnerstag, den 16. November, unmittelbar vor der Jahrestagung der Psychonomic Society, in San Francisco statt. Mehr Informationen zum Symposium finden sich auf der Website (https://caliberlab.wixsite.com/sidic2023) und auf Twitter (@SIDICconference).

In Cognition ist ein neuer Artikel aus der Arbeitsgruppe erschienen:

Schubert, A.-L., Löffler, C., Sadus, K., Göttmann, J., Hein, J., Schröer, P., Teuber, A., & Hagemann, D. (2023). Working memory load affects intelligence test performance by reducing the strength of relational item bindings and impairing the filtering of irrelevant information. Cognition, 236, 105438. https://doi.org/10.1016/j.cognition.2023.105438

Abstract: There is a broad consensus that individual differences in working memory capacity (WMC) are strongly related to individual differences in intelligence. However, correlational studies do not allow conclusions about the causal nature of the relationship between WMC and fluid intelligence. While research on the cognitive basis of intelligence typically assumes that simpler lower-level cognitive processes contribute to individual differences in higher-order reasoning processes, a reversed causality or a third variable giving rise to two intrinsically uncorrelated variables may exist. In two studies (n1 = 65, n2 = 113), we investigated the causal nature of the relationship between WMC and intelligence by assessing the experimental effect of working memory load on intelligence test performance. Moreover, we tested if the effect of working memory load on intelligence test performance increased under time constraints, as previous studies have shown that the association between the two constructs increases if intelligence tests are administered with a strict time limit. We show that working memory load impaired intelligence test performance, but that this experimental effect was not affected by time constraints, which suggests that the experimental manipulations of working memory capacity and processing time did not affect the same underlying cognitive process. Using a computational modeling approach, we demonstrated that external memory load affected both the building and maintenance of relational item bindings and the filtering of irrelevant information in working memory. Our results confirm that WMC causally contributes to higher-order reasoning processes. Moreover, they support the hypothesis that working memory capacity in general and the abilities to maintain arbitrary bindings and to disengage from irrelevant information in particular are intrinsically related to intelligence.

In Collabra: Psychology ist ein neuer Artikel aus der Arbeitsgruppe erschienen:

García Alanis, J. C., Strelow, A. E., Dort, M., Christiansen, H., Pinquart, M., & Panitz, C. (2023). Expectation violations, expectation change, and expectation persistence: The scientific landscape as revealed by bibliometric network analyses. Collabra: Psychology, 9(1), 73830. https://doi.org/10.1525/collabra.73830

Abstract: Expectation violations occur when there is a discrepancy between expected and perceived events or experiences. Often, however, expectations persist despite disconfirming evidence. Therefore, research on expectation violations, expectation change, and expectation persistence has been conducted in several fields of psychology with wide-ranging theoretical assumptions and empirical considerations. In the present review, we analysed how these research fields relate to each other using bibliometric network analyses. For this purpose, we conducted a systematic literature search to identify scientific publications on expectation violations, expectation change, and expectation persistence. The literature corpus was then quantitatively analysed using similarity measures that allow a data-driven classification of publications into groups, revealing their conceptual, theoretical, and empirical commonalities. Our results indicate that many influential publications have focused on finding reactivity measures (e.g., brain activation) to the discrepancy experienced between expectations and outcomes. Furthermore, these measures have been used to assess when and to which degree learning and behavioural adaptation (i.e., expectation change) take place. We discuss the potential application of these measures for understanding expectation violations, expectation change, and expectation persistence in more complex settings (e.g., social interaction). The goal of this review was to foster interdisciplinarity in psychology, enabling scientists and practitioners to identify new topics, promising empirical approaches, and previously neglected variables.

Wir begrüßen Dr. Mareike Hülsemann als neue Mitarbeiterin in der Abteilung für Analyse und Modellierung komplexer Daten. Dr. Hülsemann hat Psychologie an der Universität Trier und Mathematik an der Universität Mainz studiert. 2016 hat sie in Trier zum Thema "The Role of Phase-Amplitude Coupling in the Relationship between Acute Stress and Executive Functions" promoviert und war anschließend als Postdoktorandin an der Universität Fribourg in der Abteilung Kognitive Biopsychologie und Methoden (Prof. Dr. Björn Rasch) tätig. Wir freuen uns sehr, dass sie das Team sowohl in der Forschung als auch in der Lehre verstärken wird.

Im Journal of Intelligence ist ein neuer Artikel aus der Arbeitsgruppe erschienen:

Hagemann, D., Ihmels, M., Bast, N., Neubauer, A. B., Schankin, A., & Schubert, A.-L. (2023). Fluid Intelligence Is (Much) More than Working Memory Capacity: An Experimental Analysis. Journal of Intelligence,11(4), 4. https://doi.org/10.3390/jintelligence11040070

Abstract: Empirical evidence suggests a great positive association between measures of fluid intelligence and working memory capacity, which implied to some researchers that fluid intelligence is little more than working memory. Because this conclusion is mostly based on correlation analysis, a causal relationship between fluid intelligence and working memory has not yet been established. The aim of the present study was therefore to provide an experimental analysis of this relationship. In a first study, 60 participants worked on items of the Advanced Progressive Matrices (APM) while simultaneously engaging in one of four secondary tasks to load specific components of the working memory system. There was a diminishing effect of loading the central executive on the APM performance, which could explain 15% of the variance in the APM score. In a second study, we used the same experimental manipulations but replaced the dependent variable with complex working memory span tasks from three different domains. There was also a diminishing effect of the experimental manipulation on span task performance, which could now explain 40% of the variance. These findings suggest a causal effect of working memory functioning on fluid intelligence test performance, but they also imply that factors other than working memory functioning must contribute to fluid intelligence.

Prof. Dr. Anna-Lena Schubert hat gemeinsam mit Christina Pfeuffer bei der Baden-Württemberg Stiftung eine einjährige Projektförderung (Sachbeihilfe) zur Untersuchung der Zusammenhänge zwischen kognitiver Leistungsfähigkeit und antizipativen Blick-bewegungen im Rahmen der Handlungskontrolle eingeworben.

Wir suchen ab dem 01.04.2023 (nach Absprache auch früher) eine*n wissenschaftliche*n Mitarbeiter*in in einem DFG-geförderten Forschungsprojekt zu den neurokognitiven Grundlagen der Intelligenz.

Bei der ausgeschriebenen Stelle handelt es sich um eine Promotionsstelle im Rahmen des DFG-geförderten Forschungsprojekts „Neurokognitive Mechanismen interindividueller Unterschiede in der kognitiven Leistungsfähigkeit“. Im Rahmen des Projekts soll ein Prozessmodell überprüft werden, das zu erklären versucht, wie verschiedene neurokognitive Prozessparameter (strukturelle Konnektivität, funktionelle Konnektivität, Verarbeitungsgeschwindigkeit, Arbeitsgedächtniskapazität) zu Intelligenzunterschieden beitragen. Das Projekt ermöglicht auf einmalige Weise die Integration unterschiedlicher, für die aktuelle Theoriediskussion in der Intelligenzforschung höchst bedeutsamer Datenquellen (Test-, Verhaltens-, EEG- und bildgebende Daten) und überwindet durch Kombination differentieller, biopsychologischer und experimenteller Ansätze die Trennung zwischen diesen Disziplinen.

Mehr Details zur Ausschreibung finden Sie hier: Ausschreibung.

Bitte senden Sie Ihre aussagekräftigen Bewerbungsunterlagen (bestehend aus einem kurzen Motivationsschreiben, Lebenslauf, Zeugnissen sowie ggfs. Referenzen) zusammengefasst in einer pdf-Datei bis zum 21.12.2022 per E-Mail an anna-lena.schubert@uni-mainz.de.

Für nähere Informationen steht Ihnen Prof. Dr. Anna-Lena Schubert gern zur Verfügung.

Liebe Studierende,

nächste Woche beginnt das neue Wintersemester und wir freuen uns schon sehr darauf, Sie in unseren Lehrveranstaltungen begrüßen zu dürfen. Alle Veranstaltungen der Abteilung werden bis auf Weiteres in Präsenz stattfinden. In einigen Fällen werden die Dozierenden der Abteilung Ihnen aber Videoinhalte aus vergangenen Semestern zusätzlich zur Verfügung stellen, falls Sie die Veranstaltungsinhalte noch einmal in Ruhe nachbearbeiten möchten.

Avancierte Testtheorie:

Übung: Die Übung besteht aus theoretischen Inputs sowie Arbeiten in Kleingruppen. Beim ersten Termin werden Sie eine Übersicht über die genaue Aufteilung der Termine erhalten.

Tutorium: Das Tutorium findet 14-tägig im CIPstatt. Bitte bringen Sie, wenn möglich, Ihr eigenes Notebook mit ins Tutorium.

Sie haben die Wahl zwischen 3 Terminen:

• Gruppe 1, Donnerstag 16:15-17:45 (ab dem 03.11.)
• Gruppe 2, Montag 16:15-17:45 (ab dem 31.10.)
• Gruppe 3, Donnerstag 16:15-17:45 (ab dem 27.10)

Um sich für einen der drei Termine anzumelden, füllen Sie bitte das folgende Formular aus: https://forms.gle/vhZ5FmGMzihxgPvd9

Melden Sie sich bitte in diesem Fall unbedingt vor der ersten Lehrveranstaltung selbstständig für den LMS-Kurs des Tutoriums an (Gruppe 1, Gruppe 2, Gruppe 3). Sie können sich mit dem Schlüssel "rasch" einschreiben.

Fortgeschrittene Statistik:

Es ist sehr wichtig, dass Sie das passende Tutorium (Gruppe 1, 2 oder 3) zu dem gewählten Seminar besuchen. Leider ist die Online-Anmeldung für Lehrveranstaltungen fehleranfällig. Bitte besuchen Sie das passende Tutorium zu Ihrem Seminar, auch wenn Sie in Jogustine für die anderen Gruppe angemeldet wurden. Die Zuordnung in Jogustine lässt sich leider nicht ändern. Bitte bringen Sie, wenn möglich, Ihr eigenes Notebook mit ins Tutorium.

Kognitive Modellierung (1) – Der erste Termin des Seminars ist am 25.10., der erst Termin des Tutoriums am ist ebenfalls am 25.10. Das Tutorium findet während der ersten Hälfte des Semester wöchentlich statt. Melden Sie sich bitte unbedingt vor dem ersten Lehrveranstaltung selbstständig mit dem Passwort "bunsen" für den LMS-Kurs des Tutoriums an: Link zum Kurs

Multi-Level-Modelle (2) – Der erste Termin des Seminars ist am 24.10., der erst Termin des Tutoriums am ist am 31.10.Das Tutorium findet während der ersten Hälfte des Semester wöchentlich statt. Melden Sie sich bitte unbedingt vor dem ersten Lehrveranstaltung selbstständig mit dem Passwort "bunsen" für den LMS-Kurs des Tutoriums an: Link zum Kurs

Open Science (3) – Der erste Termin des Seminars ist am 02.11., der erste Termin des Tutoriums am ist am 02.11. Das Tutorium findet während der ersten Hälfte des Semester wöchentlich statt. Melden Sie sich bitte unbedingt vor dem ersten Lehrveranstaltung selbstständig mit dem Passwort "bunsen" für den LMS-Kurs des Tutoriums an: Link zum Kurs

FAQs:

Muss ich während der Lehrveranstaltungen eine Maske tragen? Derzeit herrscht an der JGU keine Maskenpflicht. Wir möchten Sie trotzdem bitten, weiterhin während der Lehrveranstaltung eine medizinische Maske zu tragen, um sich und andere zu schützen.

Besteht die Möglichkeit, Lehrveranstaltungen hybrid anzubieten oder aufzuzeichnen bzw. zu streamen? Es wird keine Veranstaltungen geben, die gleichzeitig in Präsenz und online durchgeführt werden, da die technischen Voraussetzungen für ein sinnvolles Streaming von Lehrveranstaltungen nicht gegeben sind.

Kann ich aufgrund von Terminkonflikten ein anderes Statistiktutorium besuchen als das zu meinem Seminar passende? Leider müssen Sie das zu Ihrer Lehrveranstaltung passende Tutorium belegen.

Ihre Abteilung für Analyse und Modellierung komplexer Daten

P.S.: Haben Sie schon gesehen, dass wir bei Instagram sind? Folgen Sie @amd_mainz, um sofort über Neuigkeiten der Abteilung informiert zu werden!

In der Zeitschrift Psychophysiology ist ein neuer Artikel aus der Arbeitsgruppe erschienen:

Schubert, A.-L., Löffler, C., Hagemann, D., & Sadus, K. (2022). How Robust is the Relationship between Neural Processing Speed and Cognitive Abilities? Psychophysiology, e14165. https://doi.org/10.1111/psyp.14165

Abstract: Individual differences in processing speed are consistently related to individual differences in cognitive abilities, but the mechanisms through which a higher processing speed facilitates reasoning remain largely unknown. To identify these mechanisms, researchers have been using latencies of the event-related potential (ERP) to study how the speed of cognitive processes associated with specific ERP components is related to cognitive abilities. Although there is some evidence that latencies of ERP components associated with higher-order cognitive processes are related to intelligence, results are overall quite inconsistent. These inconsistencies likely result from variations in analytic procedures and little consideration of the psychometric properties of ERP latencies in relatively small sample studies. Here we used a multiverse approach to evaluate how different analytical choices regarding references, low-pass filter cutoffs, and latency measures affect the psychometric properties of P2, N2, and P3 latencies and their relations with cognitive abilities in a sample of 148 participants. Latent correlations between neural processing speed and cognitive abilities ranged from −.49 to −.78. ERP latency measures contained about equal parts of measurement error variance and systematic variance, and only about half of the systematic variance was related to cognitive abilities, whereas the other half reflected nuisance factors. We recommend addressing these problematic psychometric properties by recording EEG data from multiple tasks and modeling relations between ERP latencies and covariates in latent variable models. All in all, our results indicate that there is a substantial and robust relationship between neural processing speed and cognitive abilities when those issues are addressed.