The neural basis of sharing information through goal-directed conversation: A hyperscanning functional magnetic resonance imaging study
Notice bibliographique
Résumé
The human brain maintains internal models of physical and social environments, representing an individual's "subjectivity". Through conversation, two or more individuals share their models and modify them based on the exchange, a process that represents and is referred to as "intersubjectivity." To investigate the neural substrates of this dynamic process, hyperscanning functional magnetic resonance imaging was conducted to test the hypothesis that Inter-Brain Synchronization (IBS) in the default mode network (DMN) is involved in representing intersubjectivity. Twenty-four Japanese-speaking participant pairs played maze games over a two-day period. Each participant pair received a different maze, i.e., a maze with a different pathway to its goal. Although pairs shared a maze, each participant in a pair had only partial knowledge of the maze layout and what they knew about the layout differed. Taking turns, participants moved their pieces to their goals. Since each had only partial information about the pathway, effective communication between partners was important. Behavioral data showed participants' conversation about potential maze piece moves significantly increased as the game proceeded, implying that the exchange for such information was critical. Correspondingly, the DMN increased task-related activation, including the dorsomedial prefrontal cortex (dmPFC) and the bilateral temporoparietal junction (TPJ), extending through the superior temporal sulcus to the temporal pole and the right middle frontal gyrus. Within these areas, the dmPFC and the right TPJ showed task- and partner-specific IBS throughout all games. Thus, the DMN is likely required for representing intersubjectivity, based on internal models shared through real-time conversations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».