Longitudinal change in neural response to vocal emotion in adolescence
Notice bibliographique
Résumé
Adolescence is associated with maturation of function within neural networks supporting the processing of social information. Previous longitudinal studies have established developmental influences on youth's neural response to facial displays of emotion. Given the increasing recognition of the importance of non-facial cues to social communication, we build on existing work by examining longitudinal change in neural response to vocal expressions of emotion in 8- to 19-year-old youth. Participants completed a vocal emotion recognition task at two timepoints (1 year apart) while undergoing functional magnetic resonance imaging. The right inferior frontal gyrus, right dorsal striatum and right precentral gyrus showed decreases in activation to emotional voices across timepoints, which may reflect focalization of response in these areas. Activation in the dorsomedial prefrontal cortex was positively associated with age but was stable across timepoints. In addition, the slope of change across visits varied as a function of participants' age in the right temporo-parietal junction (TPJ): this pattern of activation across timepoints and age may reflect ongoing specialization of function across childhood and adolescence. Decreased activation in the striatum and TPJ across timepoints was associated with better emotion recognition accuracy. Findings suggest that specialization of function in social cognitive networks may support the growth of vocal emotion recognition skills across adolescence.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».