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Enregistrement W3195477922 · doi:10.1027/0269-8803/a000285

Insular Cortex Response to Static Visual Sexual Stimuli

2021· article· en· W3195477922 sur OpenAlexaff
Mathieu Brideau-Duquette, Olivier Boucher, Julie Tremblay, Manon Robert, Alain Bouthillier, Franco Leporé, Dang Khoa Nguyen

Notice bibliographique

RevueJournal of Psychophysiology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeural dynamics and brain function
Établissements canadiensCentre Hospitalier Universitaire Sainte-JustineUniversité de MontréalCentre Hospitalier de l’Université de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInsulaPsychologyEmotional valenceElectroencephalographyInsular cortexAudiologyNeuroscienceSalientCognitive psychologyDevelopmental psychologyCognitionMedicineArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. According to previous research, the insula is important for processing salient and emotional stimuli, but its precise role remains elusive. By combining high spatial and temporal resolution, intracranial electroencephalography (iEEG) might contribute to filling this gap. Four drug-resistant epileptic patients with intracranial electrodes in the insula were instructed to watch and rate pictures with sexual content and neutral pictures. Event-related potentials (ERPs) were computed separately for both types of stimuli. Ninety-three percent of the anterior insula (AI) and 85% of the posterior insula (PI) contacts showed differences between ERPs. AI-positive deflections tended to have an earlier onset than PI-positive deflections. The results suggest that the AI generates a P300-like response and contributes to the early phase of the late positive potential, both components found enhanced while viewing emotional stimuli in the ERP literature. The present findings are interpreted as congruent with the role of the AI in maintaining attention to salient stimuli.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

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)0,0040,000

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,307 · 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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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