The need to believe: a neuroscience account of religion as a motivated process
Notice bibliographique
Résumé
Religious belief has been shown to offer substantial benefits to its adherents, including improved well-being and health. We suggest that these benefits might be explained, at least in part, from a “motivated meaning-making” perspective. This model holds that people are motivated to create and sustain meaning (i.e., a sense of coherency between beliefs, goals, and perceptions of the environment, which provides individuals with the feeling that the world is an orderly place), and that religious beliefs buffer the distress associated with disruptions to meaning, thus leading to decreases in distress. We further propose that religion's palliative attributes can be measured at the level of the brain, specifically in the anterior cingulate cortex (ACC), which produces a “distress signal” upon the detection of errors, conflict, and expectancy violation. Using a social neuroscience paradigm, we investigate four main predictions that arise from this model: (1) religion should be associated with activation in the ACC; (2) religion should decrease activation in the ACC; (3) this attenuation of ACC activity should be related to religion's ability to buffer bodily states of distress, and not to decreases in motivation, attention, or control; (4) religion should have these effects because it provides meaning and thus buffers people from uncertainty. All predictions were supported, thus providing evidence, at the neural level, for the motivated meaning-making model's account of the salutary properties of religion.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».