Affectively biased competition: sustained attention is tuned to rewarding expressions and is not modulated by norepinephrine receptor gene variant
Notice bibliographique
Résumé
Abstract It is well established that emotionally salient stimuli evoke greater visual cortex activation than neutral ones, and can distract attention from competing tasks. Yet less is known about underlying neurobiological processes. As a proxy of population level biased competition , EEG steady-state visual evoked potentials are sensitive to competition effects from salient stimuli. Here we wished to examine whether individual differences in norepinephrine activity play a role in emotionally-biased competition. Our previous research has found robust effects of a common variation in the ADRA2B gene, coding for alpha2B norepinephrine (NE) receptors, on emotional modulation of attention and memory. In the present study, EEG was collected while 87 carriers of the ADRA2B deletion variant and 95 non-carriers (final sample) performed a change detection task in which target gratings (gabor patches) were superimposed directly over angry, happy, and neutral faces. Participants indicated the number of phase changes (0-3) in the target. Overlapping targets and distractors were flickered at a distinct driving frequencies. Relative EEG power for faces vs. targets at the driving frequency served as an index of cortical resources allocated to each of the competing stimuli. Deletion carriers and non-carriers were randomly assigned to Discovery and Replication samples and reliability of results across samples was assessed before the groups were combined for greater power. Overall happy faces evoked higher competition than angry or neutral faces; however, we observed no hypothesized effects of ADRA2B . Increased competition from happy faces was not due to the effect of low-level visual features or individuals low in social anxiety. Our results indicate that emotionally biased competition during sustained attention, while reliably observed in young adults, is not influenced by commonly observed individual differences linked to NE receptor function. They further indicate an overall pattern of affectively-biased competition for happy faces, which we interpret in relation to previously observed boundary conditions.
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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 | 0,001 |
| 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 ».