The Default Mode Network and inner time consciousness
Notice bibliographique
Résumé
The default mode network (DMN) exhibits distinct dynamic and topographic features relative to the brain’s other networks, yet their link to consciousness remains unclear. We review both neural (DMN-based topography and dynamics) and mental (experience of time speed, mental time travel, and self-non-self) findings across diverse nonordinary states of consciousness, including reduced (anesthesia, Unresponsive Wakefulness Syndrome), elevated (meditation and, to some degree, psychedelics), and abnormal (depression, mania) consciousness. Both reduced and elevated states are featured by topographic ‘flattening’ of the brain’s DMN-centric organization while they differ in their dynamics, that is, longer versus shorter timescales. A neural continuum emerges with different degrees of DMN-centric topography along its extremes: from heightened DMN-centric re-organization in depression, over flattened configurations in psychedelics and meditation, to heightened sensorimotor-centric re-organization in mania. This neural continuum parallels a mental continuum along different balances within inner time consciousness, including slow versus fast time speed, past–present–future (mental time travel) and self versus non-self/other. In conclusion, we propose novel neurophenomenological hypotheses about the intrinsic relationship (‘complex correspondence’) of the brain’s DMN-centred topography and dynamics with inner time consciousness.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».