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Enregistrement W2162184851 · doi:10.1093/cercor/bhs133

Disrupting Pre-SMA Activity Impairs Facial Happiness Recognition: An Event-Related TMS Study

2012· article· en· W2162184851 sur OpenAlexaff
Vincent Rochas, Lauriane Gelmini, Pierre Krolak‐Salmon, Emmanuel Poulet, Mohamed Saoud, Jérôme Brunelin, Benoît Bediou

Notice bibliographique

RevueCerebral Cortex · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueTranscranial Magnetic Stimulation Studies
Établissements canadiensUniversité LavalInstitut Universitaire en Santé Mentale de Québec
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSMA*Transcranial magnetic stimulationHappinessPsychologySupplementary motor areaFacial expressionLaughterStimulus (psychology)Mirror neuronAudiologyNeuroscienceFunctional magnetic resonance imagingCognitive psychologyStimulationCommunicationComputer scienceMedicineSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It has been suggested that the left pre-supplementary motor area (pre-SMA) could be implicated in facial emotion expression and recognition, especially for laughter/happiness. To test this hypothesis, in a single-blind, randomized crossover study, we investigated the impact of transcranial magnetic stimulation (TMS) on performances of 18 healthy participants during a facial emotion recognition task. Using a neuronavigation system based on T1-weighted magnetic resonance imaging of each participant, TMS (5 pulses, 10 Hz) was delivered over the pre-SMA or the vertex (control condition) in an event-related fashion after the presentation of happy, fear, and angry faces. Compared with performances during vertex stimulation, we observed that TMS applied over the left pre-SMA specifically disrupted facial happiness recognition (FHR). No difference was observed between the 2 conditions neither for fear and anger recognition nor for reaction times (RT). Thus, interfering with pre-SMA activity with event-related TMS after stimulus presentation produced a selective impairment in the recognition of happy faces. These findings provide new insights into the functional implication of the pre-SMA in FHR, which may rely on the mirror properties of pre-SMA neurons.

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 seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,265 · 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

Citations50
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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