Dopamine and light: effects on facial emotion recognition
Notice bibliographique
Résumé
Bright light can affect mood states and social behaviours. Here, we tested potential interacting effects of light and dopamine on facial emotion recognition. Participants were 32 women with subsyndromal seasonal affective disorder tested in either a bright (3000 lux) or dim light (10 lux) environment. Each participant completed two test days, one following the ingestion of a phenylalanine/tyrosine-deficient mixture and one with a nutritionally balanced control mixture, both administered double blind in a randomised order. Approximately four hours post-ingestion participants completed a self-report measure of mood followed by a facial emotion recognition task. All testing took place between November and March when seasonal symptoms would be present. Following acute phenylalanine/tyrosine depletion (APTD), compared to the nutritionally balanced control mixture, participants in the dim light condition were more accurate at recognising sad faces, less likely to misclassify them, and faster at responding to them, effects that were independent of changes in mood. Effects of APTD on responses to sad faces in the bright light group were less consistent. There were no APTD effects on responses to other emotions, with one exception: a significant light × mixture interaction was seen for the reaction time to fear, but the pattern of effect was not predicted a priori or seen on other measures. Together, the results suggest that the processing of sad emotional stimuli might be greater when dopamine transmission is low. Bright light exposure, used for the treatment of both seasonal and non-seasonal mood disorders, might produce some of its benefits by preventing this effect.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 ».