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Enregistrement W2980422367 · doi:10.1146/annurev-psych-010419-051044

Emotional Objectivity: Neural Representations of Emotions and Their Interaction with Cognition

2019· review· en· W2980422367 sur OpenAlexafffund
Rebecca M. Todd, Vladimir Miskovic, Junichi Chikazoe, Adam K. Anderson

Notice bibliographique

RevueAnnual Review of Psychology · 2019
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeural and Behavioral Psychology Studies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Institute of Mental HealthJapan Society for the Promotion of ScienceCanadian Institutes of Health ResearchMichael Smith Health Research BC
Mots-clésPsychologyCognitionPerceptionCognitive psychologyObjectivity (philosophy)Cognitive scienceEmotion perceptionObject (grammar)Two-factor theory of emotionRepresentation (politics)Affective scienceEmotion workEpistemologyNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recent advances in our understanding of information states in the human brain have opened a new window into the brain's representation of emotion. While emotion was once thought to constitute a separate domain from cognition, current evidence suggests that all events are filtered through the lens of whether they are good or bad for us. Focusing on new methods of decoding information states from brain activation, we review growing evidence that emotion is represented at multiple levels of our sensory systems and infuses perception, attention, learning, and memory. We provide evidence that the primary function of emotional representations is to produce unified emotion, perception, and thought (e.g., "That is a good thing") rather than discrete and isolated psychological events (e.g., "That is a thing. I feel good"). The emergent view suggests ways in which emotion operates as a fundamental feature of cognition, by design ensuring that emotional outcomes are the central object of perception, thought, and action.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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.

Tête enseignante Opus0,233
Tête enseignante GPT0,497
Écart entre enseignants0,263 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations103
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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