Investigation of the neural correlates of mentalizing through the Dynamic Inference Task, a new naturalistic task of social cognition
Notice bibliographique
Résumé
Understanding others' intentions requires both the identification of social cues (e.g., emotional facial expressions, gaze direction) and the attribution of a mental state to another. The neural substrates of these processes have often been studied separately, and results are heterogeneous, in part attributable to the variety of paradigms used. The aim of the present study was to explore the neural regions underlying these sociocognitive processes, using a novel naturalistic task in which participants engage with human protagonists featured in videos. A total of 51 right-handed volunteers underwent functional magnetic resonance imaging while performing the Dynamic Inference Task (DIT), manipulating the degree of inference (high vs. low), the presence of emotion (emotional vs. nonemotional), and gaze direction (direct vs. averted). High nonemotional inference elicited neural activation in temporal regions encompassing the right posterior superior temporal sulcus. The presence (vs. absence) of emotion in the high-inference condition elicited a bilateral pattern of activation in internal temporal areas around the amygdala and orbitofrontal structures, as well as activation in the right dorsomedial part of the superior frontal gyrus and the left precuneus. On account of its dynamic, naturalistic approach, the DIT seems a suitable task for exploring social interactions and the way we interact with others, both in nonclinical and clinical populations.
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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 ».