Intrinsic Shapes of Empathy: Functional Brain Network Topology Encodes Intersubjective Experience and Awareness Traits
Notice bibliographique
Résumé
Trait empathy is an essential personality feature in the intricacy of typical social inclinations of individuals. Empathy is likely supported by multilevel neuronal network functioning, whereas local topological properties determine network integrity. In the present functional MRI study (N = 116), we aimed to trace empathic traits to the intrinsic brain network architecture. Empathy was conceived as composed of two dimensions within the concept of pre-reflective, intersubjective understanding. Vicarious experience consists of the tendency to resonate with the feelings of other individuals, whereas intuitive understanding refers to a natural awareness of others' emotional states. Analyses of graph theoretical measures of centrality showed a relationship between the fronto-parietal network and psychometric measures of vicarious experience, whereas intuitive understanding was associated with sensorimotor and subcortical networks. Salience network regions could constitute hubs for information processing underlying both dimensions. The network properties related to empathy dimensions mainly concern inter-network information flow. Moreover, interaction effects implied several sex differences in the relationship between functional network organization and trait empathy. These results reveal that distinct intrinsic topological network features explain individual differences in separate dimensions of intersubjective understanding. The findings could help understand the impact of brain damage or stimulation through alterations of empathy-related network integrity.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 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 ».