The temporal signature of self: Temporal measures of resting‐state EEG predict self‐consciousness
Notice bibliographique
Résumé
The self is the core of our mental life. Previous investigations have demonstrated a strong neural overlap between self-related activity and resting state activity. This suggests that information about self-relatedness is encoded in our brain's spontaneous activity. The exact neuronal mechanisms of such "rest-self containment," however, remain unclear. The present EEG study investigated temporal measures of resting state EEG to relate them to self-consciousness. This was obtained with the self-consciousness scale (SCS) which measures Private, Public, and Social dimensions of self. We demonstrate positive correlations between Private self-consciousness and three temporal measures of resting state activity: scale-free activity as indexed by the power-law exponent (PLE), the auto-correlation window (ACW), and modulation index (MI). Specifically, higher PLE, longer ACW, and stronger MI were related to higher degrees of Private self-consciousness. Finally, conducting eLORETA for spatial tomography, we found significant correlation of Private self-consciousness with activity in cortical midline structures such as the perigenual anterior cingulate cortex and posterior cingulate cortex. These results were reinforced with a data-driven analysis; a machine learning algorithm accurately predicted an individual as having a "high" or "low" Private self-consciousness score based on these measures of the brain's spatiotemporal structure. In conclusion, our results demonstrate that Private self-consciousness is related to the temporal structure of resting state activity as featured by temporal nestedness (PLE), temporal continuity (ACW), and temporal integration (MI). Our results support the hypothesis that self-related information is temporally contained in the brain's resting state. "Rest-self containment" can thus be featured by a temporal signature.
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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 | 0,003 |
| 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 ».