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Enregistrement W3126157081 · doi:10.31234/osf.io/cpd7f

Effects of age and sex on neurophysiological substrates of empathy: a cross-sectional EEG study

2018· preprint· en· W3126157081 sur OpenAlexaff
Samuel Guay, Josiane Héroux, Sven Joubert, Béatrice P. De Koninck, Virginie L. Blanchette, Christelle Beaulieu, Louis De Beaumont

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeural and Behavioral Psychology Studies
Établissements canadiensUniversité du Québec à Trois-RivièresUniversité de MontréalHôpital du Sacré-Cœur de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEmpathyPsychologyElectroencephalographyFacial expressionDevelopmental psychologyRhythmAudiologySocial psychologyNeuroscienceCommunicationMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although empathy is an indispensable competence to social adaptation throughout the lifespan, it has been mostly studied with subjective, questionnaire-based measures in the context of healthy aging. Electroencephalography (EEG) provides an objective measure to investigate underlying neurophysiological processes related to empathy through mu rhythm. The current study used empathy-related mu rhythm during the observation of emotional facial expressions (EFE) in addition to the Empathy Quotient questionnaire in order to explore age-related changes of empathy across sexes. A total of 65 participants, including 33 young adults and 32 seniors, took part in this study. They were instructed to observe as well as to try experiencing emotional facial expressions (joy, fear, neutral) depicted on short video clips during which continuous EEG was recorded. They also completed the Empathy Quotient (EQ) questionnaire. Young adults reacted more strongly to emotional EFEs. Seniors perceived themselves as less empathic and exhibited an equivalent neurophysiological response to emotional and neutral stimuli. A significant sex effect in favour of females was found on mu rhythm modulation. Mu rhythm appears to be an age and sex sensitive neurophysiological marker linked to empathy and could therefore serve as an objective measure of empathy.

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,163
Tête enseignante GPT0,409
Écart entre enseignants0,246 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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