Neuroanatomical correlates of categorizing emotional valence
Notice bibliographique
Résumé
Categorization is fundamental to cognition, and evidence suggests that categorizing emotional stimuli holds a privileged position in human information processing. According to theories on embodied emotion, the subjective emotional feeling elicited by a stimulus plays a causal role in its categorization. Using functional MRI, we tested the hypothesis that categorizing emotional stimuli in terms of valence would activate structures involved in valence-specific experience of emotion. On each trial, two pictures from the International Affective Picture System were presented successively. Upon viewing the second picture, participants categorized it as belonging to the same valence category as or a different valence category from the first picture. Categorization activated an exclusively left-lateralized set of regions implicated in taxonomic categorization (i.e. judging whether two items are of the same kind) including the middle temporal gyrus and precuneus, as well as the posterior cingulate cortex. Critically, for negative pictures categorization activated structures that underlie the experience of negative emotions (anterior insula, left orbitofrontal cortex), whereas for positive pictures categorization activated structures that underlie the experience of positive emotions (dorsomedial and ventromedial prefrontal cortex). Consistent with predictions derived from theories on embodied emotion, these results suggest that experience of emotion contributes to categorizing emotional valence.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».