Distinct fNIRS Inter-Brain Coupling Patterns for Cooperation versus Competition in a Tennis Game
Notice bibliographique
Résumé
Cooperation and competition represent two fundamental modes of social interaction, yet their underlying neural mechanisms remain incompletely understood. Functional near-infrared spectroscopy hyperscanning, enabling simultaneous measurement of hemodynamic activity across individuals, offers unique insights into the neural substrates underlying naturalistic interactions. Using this technique, we investigated cross-channel inter-brain coupling (IBC) between interacting individuals during cooperative and competitive play in a motion-sensing tennis game. Compared to resting-state and solo gameplay with observation, both conditions elicit significantly enhanced not only IBC between the dyads' sensorimotor regions, but also cross-regional coupling between one participant's sensorimotor cortex and the other's dorsolateral prefrontal cortex (DLPFC) as well as temporoparietal junction, suggesting the contribution of high-order cognition networks to the observed IBC. Notably, competitive interactions produce stronger cross-regional IBC between DLPFC and sensorimotor regions than cooperative ones, implying an intensified demand for cognitive control during competition. Conversely, cooperation enhances neural coupling between team-mates within their prefrontal cortices, which could reflect shared goal representations. Behavioural cooperation performance is negatively correlated with the DLPFC-sensorimotor IBC. These spatially distinct patterns of condition-dependent neural coupling advance our understanding of the neural underpinnings of naturalistic social interactions.
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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 | 0,019 |
| 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 ».