Neural correlates of social and non-social personal space intrusions: Role of defensive and peripersonal space systems in interpersonal distance regulation
Notice bibliographique
Résumé
Personal space regulation ensures the maintenance of a margin of safety between the individual and the surrounding world. However, little is known about the specific neural mechanisms implicated in regulating the distance from conspecifics versus non-social stimuli. Here, we investigated the neural correlates of personal space intrusions by social versus non-social stimuli. Thirty volunteers underwent fMRI scanning while viewing approaching or withdrawing faces (Social) and insects/arachnids (Non-social). Preferred distance to the stimuli was assessed behaviourally in a computerized task, and in real life. Results showed that approaching social and non-social stimuli of varying threat levels elicited activation of frontoparietal regions previously linked to peripersonal space, as well as of the midbrain periaqueductal gray, suggesting the engagement of defensive mechanisms by personal space intrusions. However, functional connectivity patterns of the midbrain differed for social and non-social stimuli, with enhanced coupling with the premotor cortex to approaching social stimuli. Additionally, connectivity strength between the midbrain and the premotor cortex was associated with preferred interpersonal distance. These findings highlight a common defensive architecture implicated in personal space regulation to social and non-social stimuli, and the specific neural mechanisms involved in regulating the distance from conspecifics.
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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 | 0,000 |
| 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 ».