The influence of group membership and individual differences in psychopathy and perspective taking on neural responses when punishing and rewarding others
Notice bibliographique
Résumé
Understanding how neural processes involved in punishing and rewarding others are altered by group membership and personality traits is critical in order to gain a better understanding of how socially important phenomena such as racial and group biases develop. Participants in an fMRI study (n = 48) gave rewards (money) or punishments (electroshocks) to in-group or out-group members. The results show that when participants rewarded others, greater activation was found in regions typically associated with receiving rewards such as the striatum and medial orbitofrontal cortex, bilaterally. Activation in those regions increased when participants rewarded in-group compared to out-group members. Punishment led to increased activation in regions typically associated with Theory of Mind including the medial prefrontal cortex and posterior superior temporal sulcus, as well as regions typically associated with perceiving others in pain such as the dorsal anterior cingulate cortex, anterior insula and lateral orbitofrontal cortex. Interestingly, in contrast to the findings regarding reward, activity in these regions was not moderated by whether the target of the punishment was an in- or out-group member. Additional regression analysis revealed that participants who have low perspective taking skills and higher levels of psychopathy showed less activation in the brain regions identified when punishing others, especially when they were out-group members. In sum, when an individual is personally responsible for delivering rewards and punishments to others, in-group bias is stronger for reward allocation than punishments, marking the first neuroscientific evidence of this dissociation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».