DLPFC controls the rapid neural response to visual threat: An ERP and rTMS study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Individuals are faster at detecting threatening stimuli than neutral stimuli. While generally considered a rapid bottom-up response, this threat superiority effect is also modulated by top-down mechanisms known to rely on the dorsolateral prefrontal cortex (DLPFC). What remains unclear is whether the response is modulated only at later stages of processing, or whether rapid attention to threat itself is controlled in a top-down manner. To test this, we used repetitive transcranial magnetic stimulation (rTMS) to inhibit activity in the DLPFC, and measured EEG to index the immediate neural response to threat. Participants attended two sessions where they performed a visual search task with threatening or neutral targets. Prior to this, they received 15 minutes of 1 Hz inhibitory or sham rTMS targeting the right DLPFC. We measured the impact of rTMS on the P1, a rapid visually-evoked potential that is modulated by attention. We found that threatening targets increased the amplitude of the P1 in the sham condition, but inhibition of the DLPFC abolished this increase. These results suggest that the neural signature of rapid attentional detection of threat, even at its earliest stage, is influenced in a top-down fashion by the right DLPFC.
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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) | 0,002 | 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 ».