Fear across the senses: brain responses to music, vocalizations and facial expressions
Notice bibliographique
Résumé
Intrinsic emotional expressions such as those communicated by faces and vocalizations have been shown to engage specific brain regions, such as the amygdala. Although music constitutes another powerful means to express emotions, the neural substrates involved in its processing remain poorly understood. In particular, it is unknown whether brain regions typically associated with processing 'biologically relevant' emotional expressions are also recruited by emotional music. To address this question, we conducted an event-related functional magnetic resonance imaging study in 47 healthy volunteers in which we directly compared responses to basic emotions (fear, sadness and happiness, as well as neutral) expressed through faces, non-linguistic vocalizations and short novel musical excerpts. Our results confirmed the importance of fear in emotional communication, as revealed by significant blood oxygen level-dependent signal increased in a cluster within the posterior amygdala and anterior hippocampus, as well as in the posterior insula across all three domains. Moreover, subject-specific amygdala responses to fearful music and vocalizations were correlated, consistent with the proposal that the brain circuitry involved in the processing of musical emotions might be shared with the one that have evolved for vocalizations. Overall, our results show that processing of fear expressed through music, engages some of the same brain areas known to be crucial for detecting and evaluating threat-related information.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».