Dynamics of Neural Recruitment Surrounding the Spontaneous Arising of Thoughts in Experienced Mindfulness Practitioners
Notice bibliographique
Résumé
Thoughts arise spontaneously in our minds with remarkable frequency, but tracking the brain systems associated with the early inception of a thought has proved challenging. Here we addressed this issue by taking advantage of the heightened introspective ability of experienced mindfulness practitioners to observe the onset of their spontaneously arising thoughts.We found subtle differences in timing among the many regions typically recruited by spontaneous thought. In some of these regions, fMRI signal peaked prior to the spontaneous arising of a thought — most notably in the medial temporal lobe and inferior parietal lobule. In contrast, activation in the medial prefrontal, temporopolar, mid-insular, lateral prefrontal, and dorsal anterior cingulate cortices peaked together with or immediately following the arising of spontaneous thought. We propose that brain regions that show antecedent recruitment may be preferentially involved in the initial inception of spontaneous thoughts, while those that show later recruitment may be preferentially involved in the subsequent elaboration and metacognitive processing of spontaneous thoughts. Our findings highlight the temporal dynamics of neural recruitment surrounding the emergence of spontaneous thoughts and may help account for some of spontaneous thought's peculiar qualities, including its wild diversity of content and its links to memory and attention.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 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 ».