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Enregistrement W3211294893 · doi:10.5061/dryad.62d6b1h

Data from: The neuroscience of Romeo and Juliet: an fMRI study of acting

2018· article· en· W3211294893 sur OpenAlexaff
Steven Brown, Peter Cockett, Ye Yuan

Notice bibliographique

RevueData Archiving and Networked Services (DANS) · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueAction Observation and Synchronization
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeurosciencePsychologyCognitive scienceCommunication

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The current study represents a first attempt at examining the neural basis of dramatic acting. While all people play multiple roles in daily life – for example “spouse” or “employee” – these roles are all facets of the “self” and thus the first-person (1P) perspective. Compared to such everyday role-playing, actors are required to portray other people and to adopt their gestures, emotions, and behaviors. Consequently, actors must think and behave not as themselves but as the characters they are pretending to be. In other words, they have to assume a “fictional first-person” (Fic1P) perspective. In this functional MRI study, we sought to identify brain regions preferentially activated when actors adopt a Fic1P perspective during dramatic role playing. In the scanner, university-trained actors responded to a series of hypothetical questions from either their own 1P perspective or from that of Romeo (male participants) or Juliet (female participants) from Shakespeare’s drama. Compared to responding as oneself, responding in character produced global reductions in brain activity and, particularly, deactivations in the cortical midline network of the frontal lobe, including the dorsomedial and ventromedial prefrontal cortices. Thus, portraying a character through acting seems to be a negative process, perhaps representing a “loss of self”.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,186
Score d'incertitude au seuil0,320

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,132
Tête enseignante GPT0,372
Écart entre enseignants0,239 · 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 tête enseignante, 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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