Self-esteem modulates dorsal medial prefrontal cortical response to self-positivity bias in implicit self-relevant processing
Notice bibliographique
Résumé
Processing self-related material recruits similar neural networks regardless of whether the self-relevance is made explicit or not. However, when considering the neural mechanisms that distinctly underlie cognitive and affective components of self-reflection, it is still unclear whether the same mechanisms are involved when self-reflection is explicit or implicit, and how these mechanisms may be modulated by individual personality traits, such as self-esteem. In the present functional MRI study, 25 participants were exposed to positive and negative words that varied with respect to the degree of self-relevance for each participant; however, the participants were asked to make a judgment about the color of the words. Regions-of-interest analysis showed that medial prefrontal cortex (mPFC) and posterior cingulate cortex were associated with gauging the self-relevance of information. However, no main effect of valence or an interaction effect between self-relevance and valence was observed. Further, positive correlations were observed between levels of self-esteem and response within dorsal mPFC (dmPFC) both in the contrast positive-high in self-relevance trials vs positive-low in self-relevance trials and in the contrast negative-low in self-relevance trials vs positive-low in self-relevance trials. These results suggested that the activation of dmPFC may be particularly associated with the processes of self-positivity bias.
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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) | 0,002 | 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 ».