Emotion and personal space: Neural correlates of approach‐avoidance tendencies to different facial expressions as a function of coldhearted psychopathic traits
Notice bibliographique
Résumé
In social interactions, humans are expected to regulate interpersonal distance in response to the emotion displayed by others. Yet, the neural mechanisms implicated in approach-avoidance tendencies to distinct emotional expressions have not been fully described. Here, we investigated the neural systems implicated in regulating the distance to different emotions, and how they vary as a function of empathy. Twenty-three healthy participants assessed for psychopathic traits underwent fMRI scanning while they viewed approaching and withdrawing angry, fearful, happy, sad and neutral faces. Participants were also asked to set the distance to those faces on a computer screen, and to adjust the physical distance from the experimenter outside the scanner. Participants kept the greatest distances from angry faces, and shortest from happy expressions. This was accompanied by increased activation in the dorsomedial prefrontal and orbitofrontal cortices, inferior frontal gyrus, and temporoparietal junction for angry and happy expressions relative to the other emotions. Irrespective of emotion, longer distances were kept from approaching faces, which was associated with increased activation in the amygdala and insula, as well as parietal and prefrontal regions. Amygdala activation was positively correlated with greater preferred distances to angry, fearful and sad expressions. Moreover, participants scoring higher on coldhearted psychopathic traits (lower empathy) showed reduced amygdala activation to sad expressions. These findings elucidate the neural mechanisms underlying social approach-avoidance, and how they are related to variations in empathy. Hum Brain Mapp 38:1492-1506, 2017. © 2016 Wiley Periodicals, Inc.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».