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Enregistrement W2130063183 · doi:10.1371/journal.pone.0048076

When Math Hurts: Math Anxiety Predicts Pain Network Activation in Anticipation of Doing Math

2012· article· en· W2130063183 sur OpenAlexaff
Ian M. Lyons, Sian L. Beilock

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2012
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueAnxiety, Depression, Psychometrics, Treatment, Cognitive Processes
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesNational Science Foundation
Mots-clésMathematical anxietyFeelingAnticipation (artificial intelligence)ApprehensionAnxietyIntuitionPsychologySensationDevelopmental psychologyCognitive psychologySocial psychologyCognitive sciencePsychiatryComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Math can be difficult, and for those with high levels of mathematics-anxiety (HMAs), math is associated with tension, apprehension, and fear. But what underlies the feelings of dread effected by math anxiety? Are HMAs' feelings about math merely psychological epiphenomena, or is their anxiety grounded in simulation of a concrete, visceral sensation - such as pain - about which they have every right to feel anxious? We show that, when anticipating an upcoming math-task, the higher one's math anxiety, the more one increases activity in regions associated with visceral threat detection, and often the experience of pain itself (bilateral dorso-posterior insula). Interestingly, this relation was not seen during math performance, suggesting that it is not that math itself hurts; rather, the anticipation of math is painful. Our data suggest that pain network activation underlies the intuition that simply anticipating a dreaded event can feel painful. These results may also provide a potential neural mechanism to explain why HMAs tend to avoid math and math-related situations, which in turn can bias HMAs away from taking math classes or even entire math-related career paths.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,235 · 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 tête enseignante, 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

Citations310
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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