Cerebral Regulation of Facial Expressions of Pain
Notice bibliographique
Résumé
Facial expression of affective states plays a key role in social interactions. Interestingly, however, individuals differ substantially in their level of expressiveness, ranging from high expressive to stoic individuals. Here, we investigate which brain mechanisms underlie the regulation of facial expressiveness to acute pain. Facial responses, pain ratings, and brain activity (BOLD-fMRI) evoked by noxious heat and warm (control) stimuli were recorded in 34 human volunteers with different degrees of facial expressiveness. Within-subject and between-subject variations in blood oxygenation level-dependent (BOLD) responses were examined specifically in relation to facial responses. Pain expression was inversely related to frontostriatal activity, consistent with a role in downregulating facial displays. More detailed analyses of the peak activity in medial prefrontal cortex revealed negative BOLD responses to thermal stimuli, an effect generally associated with the default mode network. Given that this negative BOLD response was weaker in low expressive individuals during pain, it could reflect stronger engagement in, or reduced disengagement from, self-reflective processes in stoic individuals. The occurrence of facial expressions during pain was coupled with stronger primary motor activity in the face area and-interestingly-in areas involved in pain processing. In conclusion, these results indicate that spontaneous pain expression reflects activity within nociceptive pathways while stoicism involves the active suppression of expression, a manifestation of learned display rules governing emotional communication and possibly related to an increased self-reflective or introspective focus.
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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 | 0,000 |
| 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 ».