Individual differences in social reward and threat expectancies linked to grey matter volumes in key regions of the social brain
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Prospection (mentally simulating future events) generates emotionally charged mental images that guide social decision-making. Positive and negative social expectancies – imagining new social interactions to be rewarding vs. threatening – are core components of social approach and avoidance motivation, respectively. Stable individual differences in such positive and negative future-related cognitions may be underpinned by distinct neuroanatomical substrates. Here, we asked 100 healthy adults to vividly imagine themselves in a novel self-relevant social scenario that was ambiguous with regards to possible social acceptance or rejection. During this task we measured their expectancies for social reward (e.g. anticipated feelings of social connection) or threat (e.g. anticipated feelings of rejection). On a separate day they underwent structural MRI; voxel-based morphometry (VBM) was used to explore the relation between their social reward and threat expectancies and regional grey matter volumes (rGMV). Increased rGMV in key regions involved in prospection, subjective valuation and emotion regulation (including ventromedial prefrontal cortex), correlated with both higher social reward and lower social threat expectancies. In contrast, social threat expectancies were uniquely linked with rGMV of regions involved in social attention (posterior superior temporal sulcus) and interoception (somatosensory cortex). These findings provide novel insight into the neurobiology of future-oriented cognitive-affective processes critical to adaptive social functioning.
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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) | 0,002 | 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 ».