Decoding representations of discriminatory and hedonic information during appetitive and aversive touch
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Emotion is typically understood to be an internal subjective experience originating in the brain. Yet in the somatosensory system hedonic information is coded by mechanoreceptors at the point of sensory contact before it reaches the central nervous system. It remains unknown, however, how these distinct peripheral channels for tactile hedonic information contribute to representations of interoceptive states relative to exteroceptive experience. In this fMRI study we applied representational similarity analyses with pattern component modeling, a technique that deconstructs representational states into a weighted set of distinct predefined constructs, to dissociate how discriminatory vs. hedonic tactile information, carried by A- and C-/CT-fibers respectively, contributes to population code representations in the human brain. Results demonstrated that information about appetitive and aversive tactile sensation is represented separately from non-hedonic tactile information across cortical structures. Specifically, although hedonic touch originates as a peripheral signal, labeled at the point of contact, representations in somatosensory cortices are guided by experiences of non-hedonic touch, By contrast, representations in regions associated with interoception and affect encode signals of hedonic touch. This provides evidence of complex tactile encoding that involves both external-exteroceptive and internal-interoceptive dimensions. Importantly, hedonic touch contributes to representations of internal state as well as those of externally generated stimulation.
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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 | 0,001 | 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 ».