Generating facial expressions of disgust activates neurons in the thoracic spinal cord: a spinal fMRI study
Notice bibliographique
Résumé
Facial expressions of disgust, which involve movement of the levator labii muscles on the nose, allow an organism to restrict the intake of potentially aversive stimuli by constricting the air cavities in the nostrils and reducing the speed of air intake. In the current research, we used fMRI of the thoracic spinal cord to measure neural activity related to (1) the contraction of the intercostal muscles that modulate the velocity of air intake and (2) the sensory feedback associated with this contraction. Thirteen participants completed two spinal fMRI runs in which the thoracic segments of the spinal cord were measured. Each five-minute 40-second run consisted of three 60-second blocks in which participants repeatedly generated a disgusted facial expression or a non-emotional expression consisting of repeated stretching of the lips (which did not involve the nasal cavity). Forty-second rest blocks were interleaved between each expression block. The results demonstrated that generating emotional expressions of disgust produces significantly more activity than producing non-emotional facial expressions. This activity occurred in both ventral (motoric) and dorsal (sensory) regions of the upper segments of the thoracic spinal cord and demonstrates a link between the generation of facial expressions and embodied emotional responses.
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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) | 0,001 | 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 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 ».