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Enregistrement W4210967629 · doi:10.1016/j.neubiorev.2019.05.002

Physiological feelings

2019· review· en· W4210967629 sur OpenAlexaff
Edward F. Pace‐Schott, Marlissa C. Amole, Tatjana Aue, Michela Balconi, Lauren M. Bylsma, Hugo Critchley, Heath A. Demaree, Bruce H. Friedman, Anne Elizabeth Kotynski Gooding, Olivia Gosseries, Tanja Jovanović, Lauren A. J. Kirby, Kasia Kozlowska, Steven Laureys, Leroy Lowe, Kelsey Magee, Marie‐France Marin, Amanda R. Merner, Jennifer L. Robinson, Robert C. Smith, Derek P. Spangler, Mark van Overveld, Michael B. VanElzakker

Notice bibliographique

RevueNeuroscience & Biobehavioral Reviews · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePsychosomatic Disorders and Their Treatments
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesNational Institute of Mental Health
Mots-clésPsychologyFeelingNeuroscienceSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The role of peripheral physiology in the experience of emotion has been debated since the 19th century following the seminal proposal by William James that somatic responses to stimuli determine subjective emotion. Subsequent views have integrated the forebrain's ability to initiate, represent and simulate such physiological events. Modern affective neuroscience envisions an interacting network of "bottom-up" and "top-down" signaling in which the peripheral (PNS) and central nervous systems both receive and generate the experience of emotion. "Feelings" serves as a term for the perception of these physical changes whether emanating from actual somatic events or from the brain's representation of such. "Interoception" has come to represent the brain's receipt and representation of these actual and "virtual" somatic changes that may or may not enter conscious awareness but, nonetheless, influence feelings. Such information can originate from diverse sources including endocrine, immune and gastrointestinal systems as well as the PNS. We here examine physiological feelings from diverse perspectives including current and historical theories, evolution, neuroanatomy and physiology, development, regulatory processes, pathology and linguistics.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,066

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0200,008

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 Opus0,374
Tête enseignante GPT0,474
Écart entre enseignants0,100 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations221
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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