Shapeception: Unravelling Brain Activity during Animated Shape Perception and Mentalization
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we investigate the brain activity elicited during perception of animated shapes as stimuli, which have been found to evoke mental state attributions. Contrary to a previous study, we incorporated the participants' responses in the analysis, and observed robust activations in mPFC, which has been found to play an important role in understanding other's and one's own nature. From our analyses, TPOj was observed showing robust activation during the task as well as functionally connected to AA and LTC, which lead to speculation that empathy might co-occur with mentalizing in the task and that humans might be able to empathize with these interacting shapes, in spite of lacking human features. Along with this, in one of our analyses, we were able to localize a region close to the pSTS, where the activation depicted the participants' 'ability to mentalize'. Based on our observations, we modelled the prediction of mentalization and propose our model as an approach towards developing a brain-activity based model to detect ToM (Theory of Mind) difficulties, which could be useful in research about disorders like Autism Spectrum Disorder (ASD) as well as assessment of mentalization-based treatments. Additionally, we use our findings to reiterate how the Resting State might not always act as a good control condition and that control conditions should be task-specific.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».