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Enregistrement W4395012995 · doi:10.1101/2024.04.18.590056

Personality traits vary in their association with brain activity across situations

2024· preprint· en· W4395012995 sur OpenAlexaff
Samyogita Hardikar, Brontë Mckeown, Adam Turnbull, Ting Xu, Sofie L. Valk, Boris C. Bernhardt, Daniel S. Margulies, Michael P. Milham, Elizabeth Jefferies, Robert Leech, Arno Villringer, Jonathan Smallwood

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2024
Typepreprint
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueFunctional Brain Connectivity Studies
Établissements canadiensMontreal Neurological Institute and HospitalMcGill UniversityQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyPersonalityBig Five personality traitsTraitConscientiousnessBrain activity and meditationOpenness to experienceAgreeablenessAssociation (psychology)Context (archaeology)Cognitive psychologyCognitionHuman Connectome ProjectSocial psychologyDevelopmental psychologyExtraversion and introversionNeuroscienceElectroencephalographyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Human cognition supports complex behaviour across a range of situations, and traits (such as personality) influence how we react in these different contexts. Although viewing traits as situationally grounded is common in social sciences it is often overlooked in neuroscience. Often studies focus on linking brain activity to trait descriptions of humans examine brain-trait associations in a single task, or, under passive conditions like wakeful rest. These studies, often referred to as brain wide association studies (BWAS) have recently become the subject of controversy because results are often unreliable even with large sample sizes. Although there are important statistical reasons why BWAS yield inconsistent results, we hypothesised that results are inconsistent because the situation in which brain activity is measured will impact the power in detecting a reliable link to a specific trait. To examine this possibility, we performed a state-space analysis in which tasks from the Human Connectome Project (HCP) were organized into a low-dimensional space based on how they activated different large-scale neural systems. We examined how individuals’ observed brain activity across these different contexts related to their personality. Our analysis found that for multiple personality traits (including Agreeableness, Openness to Experience and Conscientiousness) stronger associations with brain activity emerge in some tasks than others. These data establish that for specific personality traits there are situations in which reliable associations with brain activity can be identified with greater accuracy, highlighting the importance of context-bound views of understanding how brain activity links to trait variation in human behaviour. Significance statement As a species humans act efficiently in many contexts, however, as individuals our personality makes us more specialised in some situations than others. This “if-then” view of personality is widely accepted in the social sciences but is often overlooked in neuroscience. Here we show adopting a situationally bound view of human traits provides more meaningful descriptions of a brain-trait associations than are possible in traditional brain wide association studies (BWAS) that measure brain activity in a single situation. Our results demonstrate multiple personality traits (including Agreeableness, Openness to Experience and Conscientiousness) show stronger associations with brain activity in some tasks than others, explaining why studies focusing on changes in brain activity at rest can lead to weak or contradictory results.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,226 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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