Mapping the psychopathic brain: Divergent neuroimaging findings converge onto a common brain network
Notice bibliographique
Résumé
Psychopathy is a personality disorder characterized by a constellation of interpersonal, affective, lifestyle, and antisocial features. Its neural underpinnings remain poorly understood due to the discrepancies in result of functional neuroimaging studies. Here, we tackled this lack of replication by investigating whether heterogeneous peak locations associated with psychopathy could in fact map onto a common functional connectivity network. A coordinate-based meta-analysis of 38 functional neuroimaging studies (40 independent samples) on psychopathy revealed only weak spatial convergence across samples. However, using functional connectomes of 1000 healthy participants, we demonstrated that the heterogeneous findings do indeed map onto a common brain network with a replicability reaching up to 87.5 % across samples. As indicators of convergent validity, we subsequently showed strong associations between this Psychopathy Network and a brain network of 17 lesion sites causally linked to the emergence of antisocial behaviours, as well as psychological processes, neurotransmission systems, and genetic markers that have been previously implicated in the pathophysiology of psychopathy. Taken together, our work highlights the importance of examining the neural correlates of psychopathy from a network perspective, which can be validated using a multilevel approach encompassing psychological, neuropsychological, genetic and neurochemical data. Ultimately, this approach may pave the way for novel and more personalised treatments.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».