Current Understanding of Religion, Spirituality, and Their Neurobiological Correlates
Notice bibliographique
Résumé
Religion and spirituality (R/S) have been prominent aspects of most human cultures through the ages; however, scientific inquiry into this phenomenon has been limited. We conducted a systematic literature review of research on the neurobiological correlates of R/S, which resulted in 25 reports studying primarily R/S with electroencephalography, structural neuroimaging (MRI), and functional neuroimaging (fMRI, PET). These studies investigated a wide range of religions (e.g., Christianity, Buddhism, Islam) and R/S states and behaviors (e.g., resting state, prayer, judgments) and employed a wide range of methodologies, some of which (e.g., no control group, varying measures of religiosity, small sample sizes) raise concerns about the validity of the results. Despite these limitations, the findings of these studies collectively suggest that the experience of R/S has specific neurobiological correlates and that these correlates are distinct from non-R/S counterparts. The findings implicate several brain regions potentially associated with R/S development and behavior, including the medial frontal cortex, orbitofrontal cortex, precuneus, posterior cingulate cortex, default mode network, and caudate. This research may suggest future clinical applications and interventions related to R/S and various disorders, including mood, anxiety, psychotic, pain, and vertiginous disorders. Further studies with more rigorous study designs are warranted to elucidate the neurobiological mechanisms of R/S and their potential clinical applications.
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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 | 0,004 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».