Theory of mind network activity is associated with metaethical judgment: An item analysis
Notice bibliographique
Résumé
The theory of mind network (ToMN) is a set of brain regions activated by a variety of social tasks. Recent work has proposed that these associations with ToMN activity may relate to a common underlying computation: processing prediction error in social contexts. The present work presents evidence consistent with this hypothesis, using a fine-grained item analysis to examine the relationship between ToMN activity and variance in stimulus features. We used an existing dataset (consisting of statements about morals, facts, and preferences) to examine the variability in ToMN activity elicited by moral statements, using metaethical judgments (i.e. judgments of how objective/subjective morals are) as a proxy for their predictability/support by social consensus. Study 1 validated expected patterns of behavioral judgments in our stimuli set, and Study 2 associated by-stimulus estimates of metaethical judgment with ToMN activity, showing that ToMN activity was negatively associated with objective morals and positively associated with subjective morals. Whole brain analyses indicated that these associations were strongest in bilateral temporoparietal junction (TPJ). We also observed additional by-stimulus associations with ToMN, including positive associations with the presence of a person (across morals, facts, and preferences), a negative association with agreement (among morals only), and a positive association with mental state inference (in preferences only, across 3 independent measures and behavioral samples). We discuss these findings in the context of recent predictive processing models, and highlight how predictive models may facilitate new perspectives on both metaethics and the nature of distinctions between social domains (e.g. morals vs. preferences).
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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 | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».