Autobiographical Planning and the Brain: Activation and Its Modulation by Qualitative Features
Notice bibliographique
Résumé
To engage in purposeful behavior, it is important to make plans, which organize subsequent actions. Most studies of planning involve "look-ahead" puzzle tasks that are unrelated to personal goals. We developed a task to assess autobiographical planning, which involves the formulation of personal plans in response to real-world goals, and examined autobiographical planning in 63 adults during fMRI scanning. Autobiographical planning was found to engage the default network, including medial-temporal lobe and midline structures, and executive control regions in lateral pFC and parietal cortex and caudate. To examine how specific qualitative features of autobiographical plans modulate neural activity, we performed parametric modulation analyses. Ratings of plan detail, novelty, temporal distance, ease of plan formulation, difficulty in goal completion, and confidence in goal accomplishment were used as covariates in six hierarchical linear regression models. This modeling procedure removed shared variance among the ratings, allowing us to determine the independent relationship between ratings of interest and trial-wise BOLD signal. We found that specific autobiographical planning, describing a detailed, achievable, and actionable planning process for attaining a clearly envisioned future, recruited both default and frontoparietal brain regions. In contrast, abstract autobiographical planning, plans that were constructed from more generalized semantic or affective representations of a less tangible and distant future, involved interactions among default, sensory perceptual, and limbic brain structures. Specific qualities of autobiographical plans are important predictors of default and frontoparietal control network engagement during plan formation and reflect the contribution of mnemonic and executive control processes to autobiographical planning.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».