Affective neuroscience of self‐generated thought
Notice bibliographique
Résumé
Despite increasing scientific interest in self-generated thought-mental content largely independent of the immediate environment-there has yet to be any comprehensive synthesis of the subjective experience and neural correlates of affect in these forms of thinking. Here, we aim to develop an integrated affective neuroscience encompassing many forms of self-generated thought-normal and pathological, moderate and excessive, in waking and in sleep. In synthesizing existing literature on this topic, we reveal consistent findings pertaining to the prevalence, valence, and variability of emotion in self-generated thought, and highlight how these factors might interact with self-generated thought to influence general well-being. We integrate these psychological findings with recent neuroimaging research, bringing attention to the neural correlates of affect in self-generated thought. We show that affect in self-generated thought is prevalent, positively biased, highly variable (both within and across individuals), and consistently recruits many brain areas implicated in emotional processing, including the orbitofrontal cortex, amygdala, insula, and medial prefrontal cortex. Many factors modulate these typical psychological and neural patterns, however; the emerging affective neuroscience of self-generated thought must endeavor to link brain function and subjective experience in both everyday self-generated thought as well as its dysfunctions in mental illness.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».