Trait Mindfulness and Functional Connectivity in Cognitive and Attentional Resting State Networks
Notice bibliographique
Résumé
Mindfulness has been described as an orienting of attention to the present moment, with openness and compassion. Individuals displaying high trait mindfulness exhibit this tendency as a more permanent personality attribute. Given the numerous physical and mental health benefits associated with mindfulness, there is a great interest in understanding the neural substrates of this trait. The purpose of the current research was to examine how individual differences in trait mindfulness associated with functional connectivity in five resting-state networks related to cognition and attention: the default mode network, the salience network, the central executive network, and the dorsal and ventral attention networks. Twenty-eight undergraduate participants completed the Five-Facet Mindfulness Questionnaire (FFMQ), a self-report measure of trait mindfulness which also provides scores on five of its sub-categories (Observing, Describing, Acting with Awareness, Non-judging of Inner Experience, and Non-reactivity to Inner Experience). Participants then underwent a structural MRI scan and a seven-minute resting state functional MRI scan. Resting-state data were analyzed using independent-component analyses. An analysis of covariance was performed to determine the relationship between each resting state network and each FFMQ score. These analyses indicated that (1) trait mindfulness and its facets showed increased functional connectivity with neural regions related to attentional control, interoception, and executive function; and (2) trait mindfulness and its facets showed decreased functional connectivity with neural regions related to self-referential processing and mind wandering. These patterns of functional connectivity are consistent with some of the benefits of mindfulness – enhanced attention, self-regulation, and focus on present experience. This study provides support for the notion that non-judgmental attention to the present moment facilitates the integration of regions in neural networks that are related to cognition, attention, and sensation.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».