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Enregistrement W2157217774 · doi:10.1162/jocn_a_00756

Valence Asymmetries in the Human Amygdala: Task Relevance Modulates Amygdala Responses to Positive More than Negative Affective Cues

2014· article· en· W2157217774 sur OpenAlexafffund
Paul E. Stillman, Jay J. Van Bavel, William A. Cunningham

Notice bibliographique

RevueJournal of Cognitive Neuroscience · 2014
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueColor perception and design
Établissements canadiensUniversity of TorontoYork University
Organismes subventionnairesUniversity of Toronto
Mots-clésPsychologyAmygdalaValence (chemistry)Cognitive psychologyNeuroscienceRelevance (law)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Organisms must constantly balance appetitive needs with vigilance for potential threats. Recent research suggests that the amygdala may play an important role in both of these goals. Although the amygdala plays a role in processing motivationally relevant stimuli that are positive or negative, negative information often appears to carry greater weight. From a functional perspective, this may reflect the fact that threatening stimuli generally require action, whereas appetitive stimuli can often be safely ignored. In this study, we examine whether amygdala activation to positive stimuli may be more sensitive to task goals than negative stimuli, which are often related to self-preservation concerns. During fMRI, participants were presented with two images that varied on valence and extremity and were instructed to focus on one of the images. Results indicated that negative stimuli elicited greater amygdala activity regardless of task relevance. In contrast, positive stimuli only led to a relative increase in amygdala activity when they were task relevant. This suggests that the amygdala may be more responsive to negative stimuli regardless of their relevance to immediate goals, whereas positive stimuli may only elicit amygdala activity when they are relevant to the perceivers' goals. This pattern of valence asymmetry in the human amygdala may help balance approach-related goal pursuit with chronic self-preservation goals.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,328 · 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

Citations18
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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