Electrophysiological signatures of ongoing thoughts during naturalistic behavior
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Humans engage in a continuous stream of ongoing mental experience. Recent work examining the neural correlates of several dimensions of thoughts has revealed their functional connectivity patterns using fMRI during constrained experimental tasks. Less is known about the electrophysiological basis of various thoughts dimensions in more naturalistic settings. To address this, we first examined the electrophysiological signatures of ongoing thoughts during naturalistic tasks in seven participants across seven recording sessions. We then combined deep learning algorithms with electrophysiological data to determine the utility of these signals in predicting thought dimensions. Based on a total of 49 data sets, our results revealed distinct oscillatory markers of 7 dimensions of ongoing thought as participants completed any computer-based activities they wished to perform. In addition to identifying electrophysiological markers consistent with those observed in experimental settings for internally oriented thoughts and freely moving thoughts, we found novel patterns not previously reported for off-task thoughts, goal-oriented thoughts, and sticky thoughts, primarily characterized by spectral activity in canonical theta, alpha, and beta bands. Importantly, applying deep learning algorithms on electrophysiological data reliably detected all seven thought dimensions at above chance levels for both within-participant (MCC = 0.22-0.43) and across-participant (MCC = 0.14-0.31) approaches. Together, these results established the electrophysiological signatures of seven dimensions of ongoing thought, assembling a comprehensive set of brain-to-experience mapping of the phenomenological features of thoughts. Our findings provide an important step toward predicting thought patterns in the real world with clinical implications for establishing biomarkers of typical and atypical thought patterns.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 découle