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Enregistrement W2138203627 · doi:10.1098/rspb.2007.1460

Human cerebral response to animal affective vocalizations

2007· article· en· W2138203627 sur OpenAlexafffund
Pascal Belin, Shirley Fecteau, Ian Charest, Nicholas Nicastro, Marc D. Hauser, Jorge L. Armony

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Royal Society B Biological Sciences · 2007
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueNeuroendocrine regulation and behavior
Établissements canadiensUniversité de MontréalDouglas Mental Health University InstituteMcGill UniversityInternational Laboratory for Brain, Music and Sound Research
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteCanadian Institutes of Health ResearchNational Institutes of HealthNational Center for Research ResourcesCanada Research Chairs
Mots-clésPsychologyOrbitofrontal cortexValence (chemistry)NeuroscienceFunctional magnetic resonance imagingEmotional valenceCATSAnimal speciesAudiologyCognitive psychologyCognitionPrefrontal cortexBiologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It is presently unknown whether our response to affective vocalizations is specific to those generated by humans or more universal, triggered by emotionally matched vocalizations generated by other species. Here, we used functional magnetic resonance imaging in normal participants to measure cerebral activity during auditory stimulation with affectively valenced animal vocalizations, some familiar (cats) and others not (rhesus monkeys). Positively versus negatively valenced vocalizations from cats and monkeys elicited different cerebral responses despite the participants' inability to differentiate the valence of these animal vocalizations by overt behavioural responses. Moreover, the comparison with human non-speech affective vocalizations revealed a common response to the valence in orbitofrontal cortex, a key component on the limbic system. These findings suggest that the neural mechanisms involved in processing human affective vocalizations may be recruited by heterospecific affective vocalizations at an unconscious level, supporting claims of shared emotional systems across species.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

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)0,0020,000

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,313 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations112
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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