A meta-analysis of neuroimaging studies on pain empathy: investigating the role of visual information and observers’ perspective
Notice bibliographique
Résumé
Empathy relies on brain systems that support the interaction between an observer's mental state and cues about the others' experience. Beyond the core brain areas typically activated in pain empathy studies (insular and anterior cingulate cortices), the diversity of paradigms used may reveal secondary networks that subserve other more specific processes. A coordinate-based meta-analysis of fMRI experiments on pain empathy was conducted to obtain activation likelihood estimates along three factors and seven conditions: visual cues (body parts, facial expressions), visuospatial (first-person, thirdperson), and cognitive (self-, stimuli-, other-oriented tasks) perspectives. The core network was found across cues and perspectives, and common activation was observed in higher-order visual areas. Body-parts distinctly activated areas related with sensorimotor processing (superior and inferior parietal lobules, anterior insula) while facial expression distinctly involved the inferior frontal gyrus. Self- compared to other-perspective produced distinct activations in the left insula while stimulus- versus other-perspective produced distinctive responses in the inferior frontal and parietal lobules, precentral gyrus, and cerebellum. Pain empathy relies on a core network which is modulated by several secondary networks. The involvement of the latter seems to depend on the visual cues available and the observer's mental state that can be influenced by specific instructions.
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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 | 0,007 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».