Content-Free Awareness: EEG-fcMRI Correlates of Consciousness as Such in an Expert Meditator
Notice bibliographique
Résumé
The minimal neural correlate of the conscious state, regardless of the neural activity correlated with the ever-changing contents of experience, has still not been identified. Different attempts have been made, mainly by comparing the normal waking state to seemingly unconscious states, such as deep sleep or general anesthesia. A more direct approach would be the neuroscientific investigation of conscious states that are experienced as free of any specific phenomenal content. Here we present serendipitous data on content-free awareness (CFA) during an EEG-fMRI assessment reported by an extraordinarily qualified meditator with over 50,000 h of practice. We focused on two specific cortical networks related to external and internal awareness, i.e., the dorsal attention network (DAN) and the default mode network (DMN), to explore the neural correlates of this experience. The combination of high-resolution EEG and ultrafast fMRI enabled us to analyze the dynamic aspects of fMRI connectivity informed by EEG power analysis. The neural correlates of CFA were characterized by a sharp decrease in alpha power and an increase in theta power as well as increases in functional connectivity in the DAN and decreases in the posterior DMN. We interpret these findings as correlates of a top-down-initiated attentional state excluding external sensory stimuli and internal mentation from conscious experience. We conclude that the investigation of states of CFA could provide valuable input for new methodological and conceptual approaches in the search for the minimal neural correlate of consciousness.
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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 | 0,001 |
| 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 ».