Neural responses to heartbeats during subjective choices in humans
Notice bibliographique
Résumé
Les réponses neuronales aux battements cardiaques pendant les choix subjectifs chez l'homme Décider selon nos préférences implique d’évaluer subjectivement des options, c'est-à-dire de déterminer ce que ces options valent pour soi-même. En d’autres termes, il faut mettre en lien chaque option avec une certaine représentation de soi-même. Dans ma thèse, j’ai montré comment le suivi cérébral des signaux physiologiques, la forme plus simple de représentation de soi, contribue à l’évaluation subjective, même pour des choix qui ne comportent aucune conséquence physiologique. Dans ma première expérience, j’ai montré comment les réponses neuronales aux battements cardiaques, un index du suivi cortical de l’activité cardiaque, sont liées au processus de référence à soi impliqué pendant les choix basés sur des préférences et comment elles influencent l’évaluation subjective au niveau neural et comportemental. Dans ma deuxième expérience, j’ai montré que les réponses aux battements cardiaques permettent aussi la mise en place d’un référentiel commun qui rend possible la comparaison d’options caractérisées par des attributs très différents en déterminant la précision des choix. Les changements d’excitabilité corticale, d’état d’éveil et des paramètres cardiaques ne peuvent pas expliquer ces résultats. En conclusion, dans ma thèse, j’ai montré comment deux caractéristiques centrales des décisions selon les préférences, leur nature subjective et l’habileté de comparer des options très différentes, reposent sur le même phénomène neural : la référence à soi à travers les réponses neurales aux battements cardiaques.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,003 |
| 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 ».