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Enregistrement W4392377383

Neural responses to heartbeats during subjective choices in humans

2020· preprint· en· W4392377383 sur OpenAlexfundno aff
Damiano Azzalini

Notice bibliographique

Revuetheses.fr (ABES) · 2020
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePsychosomatic Disorders and Their Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAgence Nationale de la RechercheEuropean CommissionCanadian Institute for Advanced Research
Mots-clésPsychologyNeuroscienceCognitive psychologyCognitive scienceCommunicationComputer science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,103
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,052
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,286 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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