Mapping the Structural Brain Network of Psychopathy: Convergent Evidence from Humans and Chimpanzees
Notice bibliographique
Résumé
Psychopathy, a condition marked by profound emotional and interpersonal deficits, has long been hypothesized to arise, in part, from structural abnormalities in the brain. Yet neuroimaging studies have reported widely disparate findings, preventing definitive conclusions. Here, we sought to resolve these discrepancies by testing whether heterogeneous peak locations identified across studies converge on a common brain network. We conducted a systematic literature search of PubMed, Web of Science, EMBASE, and Scopus, identifying 18 studies (20 independent samples) examining whole-brain grey matter volume in psychopathy. Using neuroanatomical data from 1000 healthy participants, we found that grey matter volume at these peak locations varied together, forming a shared network that primarily encompassed paralimbic regions, including the cingulate and insular cortices. We next examined whether psychopathic and personality traits predicted inter-individual variation in grey matter volume within this network in humans (n = 107) and chimpanzees (n = 148). Significant effects were observed in both species, explaining 15-16% and 42-48% of the variance, respectively. Taken together, these findings indicate that psychopathy is best characterized by structural deficits in a distributed neural system rather than isolated regions, providing a unifying account of decades of inconsistent findings and advancing our understanding of its clinical, biological, and evolutionary bases.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».