High-Caloric and Chocolate Stimuli Processing in Healthy Humans: An Integration of Functional Imaging and Electrophysiological Findings
Notice bibliographique
Résumé
There has been a great deal of interest in understanding how the human brain processes appetitive food cues, and knowing how such cues elicit craving responses is particularly relevant when current eating behavior trends within Westernized societies are considered. One substance that holds a special place with regard to food preference is chocolate, and studies that used functional magnetic resonance imaging (fMRI) and event-related potentials (ERPs) have identified neural regions and electrical signatures that are elicited by chocolate cue presentations. This review will examine fMRI and ERP findings from studies that used high-caloric food and chocolate cues as stimuli, with a focus on responses observed in samples of healthy participants, as opposed to those with eating-related pathology. The utility of using high-caloric and chocolate stimuli as a means of understanding the human reward system will also be highlighted, as these findings may be particularly important for understanding processes related to pathological overeating and addiction to illicit substances. Finally, research from our own lab that focused on chocolate stimulus processing in chocolate cravers and non-cravers will be discussed, as the approach used may help bridge fMRI and ERP findings so that a more complete understanding of appetitive stimulus processing in the temporal and spatial domains may be established.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».