Sex differences in resting-state fMRI functional connectivity related to humor styles
Notice bibliographique
Résumé
Research on how functional connectivity (FC) during resting-state relates to humor styles and sex is limited. This study aimed to address this knowledge gap by analyzing resting-state fMRI data from 56 healthy participants and measuring FC. In addition, participants completed the Humor Styles Questionnaire. We found distinct FC patterns linked to humor styles that differed by sex. Men demonstrated stronger FC between the anterior cingulate cortex (ACC) and the right anterior insula (rAI), right inferior frontal gyrus (rIFG) and right frontal pole (rFP), and between the right rostral prefrontal cortex (rRPFC) and rIFG. These patterns were associated with aggressive and self-enhancing humor. Conversely, women exhibited stronger FC between rRPFC and the posterior cingulate gyrus (PCC), left rostral prefrontal cortex (lRPFC) and right thalamus, correlating with self-defeating and less aggressive humor. These findings suggest a neurobiological basis for sex differences in humor, indicating that men's FC between the salience network (SN), particularly in cognitive monitoring regions, may be linked to aggressive humor. Their FC between the executive control network (ECN) and between the SN and ECN are related to self-enhancing humor and reflect an emphasis on executive function. Conversely, women's FC between the SN and default mode network is correlated with self-defeating humor, suggesting a stronger focus on self-reflection and social relationships.
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 | 0,002 |
| 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) | 0,007 | 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 ».