The temporal and spatial brain dynamics of automatic emotion regulation in children
Notice bibliographique
Résumé
Mechanisms for automatic emotion regulation (AER) are essential during childhood as they offset the impact of unwanted or negative emotional responses without drawing on limited attentional resources. Despite the importance of AER in improving the efficiency and flexibility of self-regulation, few research studies have investigated the underlying neurophysiological mechanisms. To fill this gap, we used magnetoencephalography (MEG) to investigate AER-related brain processes in 25 children (∼10 years old) who performed a go/no–go task that included an incidental exposure to faces containing socio-emotional cues. Whole brain results revealed that the inhibition of angry faces (compared with happy faces) was associated with a stronger recruitment of several brain regions from 100 to 425 ms. These activations involved the right angular and occipital gyri from 100 to175 ms, the right orbito-frontal gyrus (OFG) from 250 to 325 ms (pcorr < 0.05), and finally, the left anterior temporal lobe (ATL) from 325 to 425 ms. Our results suggest a specific involvement of these regions in the automatic regulation of negative emotional stimuli in children. In the future, this knowledge may help understand developmental conditions where inhibition impairments are exacerbated by an emotional context.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».