Neural Activity while Imitating Emotional Faces is Related to Both Lower and Higher-Level Social Cognitive Performance
Notice bibliographique
Résumé
Imitation and observation of actions and facial emotional expressions activates the human fronto-parietal mirror network. There is skepticism regarding the role of this low-level network in more complex high-level social behaviour. We sought to test whether neural activation during an observation/imitation task was related to both lower and higher level social cognition. We employed an established observe/imitate task of emotional faces during functional MRI in 28 healthy adults, with final analyses based on 20 individuals following extensive quality control. Partial least squares (PLS) identified patterns of relationships between spatial activation and a battery of objective out-of-scanner assessments that index lower and higher-level social cognitive performance, including the Penn emotion recognition task, reading the mind in the eyes, the awareness of social inference test (TASIT) parts 1, 2, and 3, and the relationships across domains (RAD) test. Strikingly, activity in limbic, right inferior frontal, and inferior parietal areas during imitation of emotional faces correlated with performance on emotion evaluation (TASIT1), social inference - minimal (TASIT2), social inference - enriched (TASIT3), and the RAD tests. These results show a role for this network in both lower-level and higher-level social cognitive processes which are collectively critical for social functioning in everyday life.
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 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 | 0,000 |
| 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 | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».