The Power of a Handshake: Neural Correlates of Evaluative Judgments in Observed Social Interactions
Notice bibliographique
Résumé
Effective social interactions require the ability to evaluate other people's actions and intentions, sometimes only on the basis of such subtle factors as body language, and these evaluative judgments may lead to powerful impressions. However, little is known about the impact of affective body language on evaluative responses in social settings and the associated neural correlates. This study investigated the neural correlates of observing social interactions in a business setting, in which whole-body dynamic stimuli displayed approach and avoidance behaviors that were preceded or not by a handshake and were followed by participants' ratings of these behaviors. First, approach was associated with more positive evaluations than avoidance behaviors, and a handshake preceding social interaction enhanced the positive impact of approach and diminished the negative impact of avoidance behavior on the evaluation of social interaction. Second, increased sensitivity to approach than to avoidance behavior in the amygdala and STS was linked to a positive evaluation of approach behavior and a positive impact of handshake. Third, linked to the positive effect of handshake on social evaluation, nucleus accumbens showed greater activity for Handshake than for No-handshake conditions. These findings shed light on the neural correlates of observing and evaluating nonverbal social interactions and on the role of handshake as a way of formal greeting.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».