Characterizing an ERP correlate of intentions understanding using a sequential comic strips paradigm
Notice bibliographique
Résumé
Chronometric properties of theory of mind and intentions understanding more specifically are well documented. Notably, it was demonstrated using magnetoencephalography that the brain regions involved were recruited as soon as 200 ms post-stimulus. We used event-related potentials (ERPs) to characterize an electrophysiological marker of attribution of intentions. We also explored the robustness of this ERP signature under two conditions corresponding to either explicit instructions to focus on others' intentions or implicit instructions with no reference to mental states. Two matched groups of 16 healthy volunteers each received either explicit or no instructions about intentions and performed a nonverbal attribution of intentions task based on sequential four-image comic strips depicting either intentional or physical causality. A bilateral posterior positive component, ranging from 250 to 650 ms post-stimulus, showed greater amplitude in intentional than in physical condition (the intention ERP effect). This effect occurs during the third image only, suggesting that it reflects the integration of information depicted in the third image to the contextual cues given by the first two. The intention effect was similar in the two groups of subjects. Overall, our results identify a clear ERP marker of the first hundreds of milliseconds of intentions processing probably related to a contextual integrative mechanism and suggest its robustness by showing its blindness to task demands manipulation.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».