Overlapping neural correlates underpin theory of mind and semantic cognition: Evidence from a meta-analysis of 344 functional neuroimaging studies
Notice bibliographique
Résumé
Key unanswered questions for cognitive neuroscience include whether social cognition is underpinned by specialised brain regions and to what extent it simultaneously depends on more domain-general systems. Until we glean a better understanding of the full set of contributions made by various systems, theories of social cognition will remain fundamentally limited. In the present study, we evaluate a recent proposal that semantic cognition plays a crucial role in supporting social cognition. While previous brain-based investigations have focused on dissociating these two systems, our primary aim was to assess the degree to which the neural correlates are overlapping, particularly within two key regions, the anterior temporal lobe (ATL) and the temporoparietal junction (TPJ). We focus on activation associated with theory of mind (ToM) and adopt a meta-analytic activation likelihood approach to synthesise a large set of functional neuroimaging studies and compare their results with studies of semantic cognition. As a key consideration, we sought to account for methodological differences across the two sets of studies, including the fact that ToM studies tend to use nonverbal stimuli while the semantics literature is dominated by language-based tasks. Overall, we observed consistent overlap between the two sets of brain regions, especially in the ATL and TPJ. This supports the claim that tasks involving ToM draw upon more general semantic retrieval processes. We also identified activation specific to ToM in the right TPJ, bilateral anterior mPFC, and right precuneus. This is consistent with the view that, nested amongst more domain-general systems, there is specialised circuitry that is tuned to social processes.
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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 | 0,017 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,017 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».