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Enregistrement W2465103710 · doi:10.1080/17470919.2016.1179669

Up-regulation of neural indicators of empathic concern in an offender population

2016· article· en· W2465103710 sur OpenAlexaff
Nathan L. Arbuckle, Matthew S. Shane

Notice bibliographique

RevueSocial Neuroscience · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiquePsychology of Moral and Emotional Judgment
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity of Ontario Institute of Technology
Organismes subventionnairesNational Institute on Drug AbuseNational Institute of Mental Health
Mots-clésEmpathyPsychologyInsulaEmpathic concernDistressPersonal distressAnterior cingulate cortexPopulationDevelopmental psychologyClinical psychologySocial psychologyNeuroscienceCognitionPerspective-takingMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Empathic concern has traditionally been conceived of as a spontaneous reaction to others experiencing pain or distress. As such, the potential role of more deliberate control over empathic responses has frequently been overlooked. The present fMRI study evaluated the role of such deliberate control in empathic concern by examining the extent to which a sample of offenders recruited through probation/parole could voluntarily modulate their neural activity to another person in pain. Offenders were asked to either passively view pictures of other people in painful or non-painful situations, or to actively modulate their level of concern for the person in pain. During passive viewing of painful versus non-painful pictures, offenders showed minimal neural activity in regions previously linked to empathy for pain (e.g., dorsal anterior cingulate cortex and bilateral insula). However, when instructed to try to increase their concern for the person in pain, offenders demonstrated significant increases within these regions. These findings are consistent with recent theories of empathy as motivational in nature, and suggest that limitations in empathic concern may include a motivational component.

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: Observationnel
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
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,156
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,185 · 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

Citations24
Publié2016
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Résumé présentoui

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