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Enregistrement W4210465778 · doi:10.1016/j.biopsycho.2022.108283

Resting-state networks of believers and non-believers: An EEG microstate study

2022· article· en· W4210465778 sur OpenAlexaff
Kyle Nash, Tobias Kleinert, Josh Leota, Andy Scott, Jeff Schimel

Notice bibliographique

RevueBiological Psychology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeural dynamics and brain function
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMinistatePsychologyAgnosticismElectroencephalographyResting state fMRIAtheismRepresentation (politics)Cognitive psychologyEpistemologyPhilosophyNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Atheism and agnosticism are becoming increasingly popular, yet the neural processes underpinning individual differences in religious belief and non-belief remain poorly understood. In the current study, we examined differences between Believers and Non-Believers with regard to fundamental neural resting networks using EEG microstate analysis. Results demonstrated that Non-Believers show increased contribution from a resting-state network associated with deliberative or analytic processing (Microstate D), and Believers show increased contribution from a network associated with intuitive or automatic processing (Microstate C). Further, analysis of resting-state network communication suggested that Non-Believers may process visual information in a more deliberative or top-down manner, and Believers may process visual information in a more intuitive or bottom-up manner. These results support dual process explanations of individual differences in religious belief and add to the representation of non-belief as more than merely a lack of belief.

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)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,937
Score d'incertitude au seuil0,452

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,265 · 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

Citations21
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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