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Enregistrement W2737609931 · doi:10.1155/2017/6817349

Genesis and Maintenance of Attentional Biases: The Role of the Locus Coeruleus-Noradrenaline System

2017· review· en· W2737609931 sur OpenAlexaff
Mana R. Ehlers, Rebecca M. Todd

Notice bibliographique

RevueNeural Plasticity · 2017
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueMemory and Neural Mechanisms
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyLocus coeruleusPsychopathologyNeuroscienceCognitive psychologyAnxietyAssociative propertyAssociative learningAttentional biasAddictionAttentional blinkCognitionClinical psychologyCentral nervous systemPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Emotionally arousing events are typically better remembered than mundane ones, in part because emotionally relevant aspects of our environment are prioritized in attention. Such biased attentional tuning is itself the result of associative processes through which we learn affective and motivational relevance of cues. We propose that the locus coeruleus-noradrenaline (LC-NA) system plays an important role in the genesis of attentional biases through associative learning processes as well as their maintenance. We further propose that individual differences in and disruptions of the LC-NA system underlie the development of maladaptive biases linked to psychopathology. We provide support for the proposed role of the LC-NA system by first reviewing work on attentional biases in development and its link to psychopathology in relation to alterations and individual differences in NA availability. We focus on pharmacological manipulations to demonstrate the effect of a disrupted system as well as theADRA2bpolymorphism as a tool to investigate naturally occurring differences in NA availability. We next review associative learning processes that—modulated by the LC-NA system—result in such implicit attentional biases. Further, we demonstrate how NA may influence aversive and appetitive conditioning linked to anxiety disorders as well as addiction and depression.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,192
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,158 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations47
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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