The good, the bad, and the ugly: An fMRI investigation of the functional anatomic correlates of stigma
Notice bibliographique
Résumé
Social interactions require fast and efficient person perception, which is best achieved through the process of categorization. However, this process can produce pernicious outcomes, particularly in the case of stigma. This study used fMRI to investigate the neural correlates involved in forming both explicit ("Do you like or dislike this person?") and implicit ("Is this a male or female?") judgments of people possessing well-established stigmatized conditions (obesity, facial piercings, transsexuality, and unattractiveness), as well as normal controls. Participants also made post-scan disgust ratings on all the faces that they viewed during imaging. These ratings were subsequently examined (modeled linearly) in a parametric analysis. Regions of interest that emerged include areas previously demonstrated to respond to aversive and disgust-inducing material (amygdala and insula), as well as regions strongly associated with inhibition and control (anterior cingulate and lateral prefrontal cortex). Further, greater differences in activation were observed in the implicit condition for both the amygdala and prefrontal cortical regions in response to the most negatively perceived faces. Specifically, as subcortical responses (e.g., amygdala) increased, cortical responses (e.g., lateral PFC and anterior cingulate) also increased, indicating the possibility of inhibitory processing. These findings help elucidate the neural underpinnings of stigma.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».