Spatial-topographic nestedness of interoceptive regions within the networks of decision making and emotion regulation: Combining ALE meta-analysis and MACM analysis
Notice bibliographique
Résumé
Prominent theories propose that interoception modulates our behavioral and emotional responses involving decision-making and emotion regulation. Are the regions implicated in interoception also spatially related to and possibly nested within the networks of decision making and emotion regulation? Addressing this question, we performed three meta-analyses of functional magnetic resonance imaging studies to identify the regions that are commonly activated by the three domains using activation likelihood estimation (ALE). Additionally, we assessed the coactivation pattern of identified common regions using meta-analytic connectivity modeling (MACM). The results showed major overlaps of interoception with both decision making and emotion regulation in specifically the right dorsal anterior insula. The pairwise contrast analyses confirmed this finding and revealed conjunction-based activities in decision making and emotion regulation in the dorsal anterior cingulate cortex (dACC). MACM based on the identified insula revealed a widespread convergent coactivation pattern with the left anterior insula, dACC, and bilateral thalamus which, together, constitute the salience network. Among these co-activated regions, bilateral insula and the dACC were shared among all three domains. These results suggest that the regions mediating interoception including intero-exteroceptive integration and salience attribution are contained and thus spatially nested within the more extensive networks recruited during decision making and emotion regulation.
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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 | 0,008 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,012 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».