Temporal-Spatial Neural Activation Patterns Linked to Perceptual Encoding of Emotional Salience
Notice bibliographique
Résumé
It is well known that we continuously filter incoming sensory information, selectively allocating attention to what is important while suppressing distracting or irrelevant information. Yet questions remain about spatiotemporal patterns of neural processes underlying attentional biases toward emotionally significant aspects of the world. One index of affectively biased attention is an emotional variant of an attentional blink (AB) paradigm, which reveals enhanced perceptual encoding for emotionally salient over neutral stimuli under conditions of limited executive attention. The present study took advantage of the high spatial and temporal resolution of magnetoencephalography (MEG) to investigate neural activation related to emotional and neutral targets in an AB task. MEG data were collected while participants performed a rapid stimulus visual presentation task in which two target stimuli were embedded in a stream of distractor words. The first target (T1) was a number and the second (T2) either an emotionally salient or neutral word. Behavioural results replicated previous findings of greater accuracy for emotionally salient than neutral T2 words. MEG source analyses showed that activation in orbitofrontal cortex, characterized by greater power in the theta and alpha bands, and dorsolateral prefrontal activation were associated with successful perceptual encoding of emotionally salient relative to neutral words. These effects were observed between 250 and 550 ms, latencies associated with discrimination of perceived from unperceived stimuli. These data suggest that important nodes of both emotional salience and frontoparietal executive systems are associated with the emotional modulation of the attentional blink.
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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 ».