Brain and Behavioural Correlates of Social Functioning Components: Empathy, Compassion, and Theory of Mind
Notice bibliographique
Résumé
Social functioning (SF)—the capacity to understand, care for, and act with others—rests on empathy, compassion, and Theory of Mind (ToM). Yet their measurement, neural substrates, and ties to mental health are poorly understood. Drawing on large cross-sectional samples, validated questionnaires, and structural as well as functional neuroimaging, this dissertation examines psychometric, psychological, demographic, and neurobiological aspects of the three SF components.<br/><br/>A psychometric analysis shows that negatively worded items weaken the psychometric properties of the Toronto Empathy Questionnaire in Slavic languages; rewriting them markedly improves reliability and validity. Neuroimaging results reveal that sulcal depth predicts trait emotional empathy more accurately than cortical thickness. Systematic reviews identify the insula and reward circuitry (e.g., caudate nucleus) as key components for trait compassion, while reduced right superior temporal pole activity characterises diminished compassionate states. In ADHD, ToM deficits co-occur with atypical activation across frontal, temporal, parietal, and occipital regions.<br/><br/>Network analyses link total trait empathy positively to anxiety and depression, yet item-level patterns reveal a more complicated relationship: resonating with others’ joy is indirectly linked with lower anxiety through improved relationship satisfaction. Altogether, the findings highlight that SF emerges from dynamic interactions among neural circuits, personality traits, environmental contexts, and cultural norms, and that item-level, culturally sensitive measurement is important. <br/><br/>The thesis proposes that further advancements in the SF research can be reached by building strong theories that would refine prediction and guide personalised interventions targeting empathy, compassion, and ToM.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».