The Creative Brain Under Stress: Considerations for Performance in Extreme Environments
Notice bibliographique
Résumé
Over the last 2 decades, we have begun to gain traction on the neural systems that support creative cognition. Specifically, a converging body of evidence from various domains has demonstrated that creativity arises from the interaction of two large-scale systems in the brain: Whereas the default network (DN) is involved in internally-oriented generation of novel concepts, the executive control network (ECN) exerts top-down control over that generative process to select task-appropriate output. In addition, the salience network (SN) regulates switching between those networks in the course of creative cognition. In contrast, we know much less about the workings of these large-scale systems in support of creativity under extreme conditions, although that is beginning to change. Specifically, there is growing evidence from systems neuroscience to demonstrate that the functioning and connectivity of DN, ECN, and SN are influenced by stress - findings that can be used to improve our understanding of the behavioral effects of stress on creativity. Toward that end, we review findings from the neuroscience of creativity, behavioral research on the impact of stress on creativity, and the systems-level view of the brain under stress to suggest ways in which creativity might be affected under extreme conditions. Although our focus is largely on acute stress, we also touch on the possible impact of chronic stress on creative cognition.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».