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Enregistrement W2123952523 · doi:10.1093/scan/nsq007

The changing face of emotion: age-related patterns of amygdala activation to salient faces

2010· article· en· W2123952523 sur OpenAlexafffund
Rebecca M. Todd, Jennifer W. Evans, Drew Morris, Marc D. Lewis, Margot J. Taylor

Notice bibliographique

RevueSocial Cognitive and Affective Neuroscience · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueFace Recognition and Perception
Établissements canadiensSickKids FoundationHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaSick Kids Foundation
Mots-clésAmygdalaPsychologyFacial expressionDevelopmental psychologyAnterior cingulate cortexFace perceptionEmotional expressionYoung adultCognitive psychologyCognitionNeurosciencePerceptionCommunication

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The present study investigated age-related differences in the amygdala and other nodes of face-processing networks in response to facial expression and familiarity. fMRI data were analyzed from 31 children (3.5-8.5 years) and 14 young adults (18-33 years) who viewed pictures of familiar (mothers) and unfamiliar emotional faces. Results showed that amygdala activation for faces over a scrambled image baseline increased with age. Children, but not adults, showed greater amygdala activation to happy than angry faces; in addition, amygdala activation for angry faces increased with age. In keeping with growing evidence of a positivity bias in young children, our data suggest that children find happy faces to be more salient or meaningful than angry faces. Both children and adults showed preferential activation to mothers' over strangers' faces in a region of rostral anterior cingulate cortex associated with self-evaluation, suggesting that some nodes in frontal evaluative networks are active early in development. This study presents novel data on neural correlates of face processing in childhood and indicates that preferential amygdala activation for emotional expressions changes with age.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,034
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,274 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations95
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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