Behavioral Differences in Aggressive Children Linked with Neural Mechanisms of Emotion Regulation
Notice bibliographique
Résumé
Children with aggressive behavior problems may have difficulties regulating negative emotions, resulting in harmful patterns of interpersonal behavior at home and in the schoolyard. Ventral and dorsal regions of the prefrontal cortex (PFC) have been associated with response inhibition and self-control-key components of emotion regulation. Our research program aims to explore differences among aggressive and normal children in the activation of these cortical regions during emotional episodes, to the extent possible using electrophysiological techniques, to identify diagnostic subtypes, gain insights into their interpersonal difficulties, and help develop effective treatment strategies. This report reviews several recent studies investigating individual and developmental differences in cortical mechanisms of emotion regulation, corresponding with different patterns of interpersonal behavior. Our methods include event-related potentials (ERPs) and cortical source modeling, using dense-array electroencephalography (EEG) technology, as well as videotaped observations of parent-child interactions, with both normal and aggressive children. By relating patterns of brain activation to observed behavioral differences, we find (i) a steady decrease in cortical activation subserving self-regulation across childhood and adolescence, (ii) different cortical activation patterns as well as behavioral constellations distinguishing subtypes of aggressive children, and (iii) robust correlations between the activation of cortical mediators of emotion regulation and flexibility in parent-child emotional communication in children referred for aggressive behavior problems. These findings point toward models of developmental psychopathology based on the interplay among biological, psychological, and social factors.
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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 | 0,001 | 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 ».