Suppression of Sensorimotor Alpha Power Associated With Pain Expressed by an Avatar: A Preliminary EEG Study
Notice bibliographique
Résumé
Several studies using functional magnetic resonance imaging (fMRI) showed that empathic capabilities are associated with the activation (and deactivation) of relatively specific neural circuits. A growing number of electroencephalography studies also suggest that it might be useful to assess empathy. The main goal of this study was to use quantitative electroencephalography (qEEG) to test whether observation of pain expressed by an avatar (virtual reality) induces a suppression of alpha waves over sensorimotor cortical areas, as it is observed with human stimuli. Not only was it the case, but also the magnitude of alpha suppression was correlated with perspective-taking capacity of participants. Both empathy levels and magnitude of sensorimotor alpha suppression (SAS) were significantly higher in women than men. Interestingly, a significant interaction emerged between levels of individual empathy and specificity of experimental instructions, where SAS in participants with good perspective-taking was higher during passive observation of the distressed avatar, while the opposite was true during an active (trying to understand) condition. These results suggest that: (1) synthetic characters are able to elicit SAS; (2) SAS is indeed associated with perspective-taking capacities; (3) Persons with poorer perspective-taking capacities can show significant SAS when proper instructions are provided. Therefore, qEEG represents a low-cost objective approach to measure perspective-taking abilities.
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 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 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».