Opposing Influences of Affective State Valence on Visual Cortical Encoding
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Notice bibliographique
Résumé
Positive and negative emotional states are thought to have originated from fundamentally opposing approach and avoidance behaviors. Furthermore, affective valence has been hypothesized to exert opposing biases in cognitive control. Here we examined with functional magnetic resonance imaging whether the opposing influences of positive and negative states extend to perceptual encoding in the visual cortices. Based on prior behavioral research, we hypothesized that positive states would broaden and negative states would narrow visual field of view (FOV). Positive, neutral, and negative states were induced on alternating blocks. To index FOV, observers then viewed brief presentations (300 ms) of face/place concentric center/surround stimuli on interleaved blocks. Central faces were attended, rendering the place surrounds unattended. As face and place information was presented at different visual eccentricities, our physiological metric of FOV was a valence-dependent modulation of place processing in the parahippocampal place area (PPA). Consistent with our hypotheses, positive affective states increased and negative states decreased PPA response to novel places as well as adaptation to repeated places. Individual differences in self-reported positive and negative affect correlated inversely with PPA encoding of peripheral places, as well as with activation in the mesocortical prefrontal cortex and amygdala. Psychophysiological interaction analyses further demonstrated that valence-dependent responses in the PPA arose from opponent coupling with extrafoveal regions of the primary visual cortex during positive and negative states. These findings collectively suggest that affective valence differentially biases gating of early visual inputs, fundamentally altering the scope of perceptual encoding.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle