Neural Mechanisms of Individuality - EEG Studies in Self and Morality
Notice bibliographique
Résumé
The need for individual neural markers has been expressed in both basic and clinical neuroscience. To address this, we here designed a novel behavioural paradigm in which to test several measures as possible neural markers of individuality which distinguish participants from each other in how they perceive, feel and perform cognitive tasks. The individualized paradigm for consequentialist moral dilemmas was validated, showing variability across participants in thresholds and reaction times. Next, task-induced activity changes in EEG activity during the time interval of the Late Positive Potential (LPP) in alpha power, along with phase coherence early in the trial, correlated with reaction times and scores of subjective emotional distress. From these findings in study one, in study two we measured trial-to-trial variability (TTV) and found that the TTV index in the alpha and beta bands correlated with reaction time and prestimulus Lempel-Ziv Complexity. These findings, again in the alpha and beta bands, support alpha power during the LPP, variability quenching in these bands, and early intertrial coherence as markers of neural individuality. Finally, measures of scale-free activity in the resting state, along with others, and self-consciousness scale subscores as indices of the self were investigated. It was found that the power-law exponent, autocorrelation window, modulation index and electromagnetic tomography activity in two Default Mode Network areas correlated significantly with the Private subscore of the Self-Consciousness Scale only. These findings indicate that these resting state measures, along with activity in the DMN, may serve as markers of neural individuality in the brain’s spontaneous activity.
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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 | 0,002 |
| 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 ».