Inner speech and the neurobiology of psychosis
Notice bibliographique
Résumé
Aberrations of inner speech have been linked to psychotic symptoms such as thought insertion and auditory verbal hallucinations. These symptoms may reflect failures of prediction and source monitoring. Normally, efference copies of speech motor commands are sent to auditory cortices and suppressed, helping distinguish self-generated from external input. If suppression malfunctions, predicted auditory input may become perceptually salient. Further, if self-monitoring or error detection-related regions are also impaired (e.g., anterior cingulate cortex, ACC), inner speech may be misattributed as external. We tested this proposal using neuroimaging meta-analyses, examining how the brain systems in overt and inner speech production in neurotypical participants overlap with findings from psychosis spectrum participants performing a range of tasks. They showed increased activity in motor-related regions associated with inner speech (e.g., ventral premotor cortices) and decreased grey matter in bilateral auditory cortices and ACC, in regions specific to overt speech. Coactivation-based network analyses revealed that these ventral premotor and auditory regions form distinct, inversely coupled audiomotor networks. Classification suggests the ventral premotor network supports 'higher-level' language processing, while the audiomotor network supports 'lower-level' speech and self-referential processing. Overall, results accord with the proposal that psychotic symptoms like auditory verbal hallucinations derive from phenotypic hyperactivation in inner speech-related regions that yield affectively salient efference copy signals that are insufficiently suppressed and monitored as self-produced. In line with a hierarchical predictive-processing account, disruption of a distributed recurrent system distorts self-awareness and conscious experience.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».