Is There a Common Network for Processing Reward and Aversion in the Brain?
Notice bibliographique
Résumé
How do our brains process and attach positive and negative value to the objects around us, the sensations we feel, and the experiences that we have? One method of examining these questions is to detect, using functional magnetic resonance imaging (fMRI), which areas of the human brain are activated when subjects are exposed to rewarding and aversive stimuli. Although many fMRI studies have concentrated on identifying a network of areas that become active in processing either reward or aversion, there is evidence of significant overlap between the “reward” and “aversion” networks, suggesting that the brain might process rewarding and aversive stimuli in a similar manner regardless of valence. Thus, a meta-analysis of fMRI studies involving rewarding and aversive stimuli was undertaken to determine the areas of the brain that are commonly and differentially activated by reward and aversion. The preliminary results indicate that regions of the prefrontal cortex, anterior cingulate cortex, amygdala, nucleus accumbens, hippocampus, and basal ganglia were commonly activated by rewarding and aversive stimuli, while areas including the insula, midcingulate cortex, and parts of the hippocampus were differentially activated. Locating such commonalities and differences might help in our understanding of how the brain ascribes value to our environment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».