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Enregistrement W4415949842 · doi:10.1016/j.cortex.2025.10.009

Motor preparation during pain observation does not influence event-related Mu and Beta desynchronization

2025· article· en· W4415949842 sur OpenAlexafffund
Carl Michael Galang, Michael Jenkins, Taryn Sanders, R. K. Vijh, Sukhvinder S. Obhi

Notice bibliographique

RevueCortex · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueAction Observation and Synchronization
Établissements canadiensMcMaster UniversityBrock University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Foundation for Innovation
Mots-clésEmpathyElectroencephalographyFunctional magnetic resonance imagingBeta RhythmMirror neuronAction (physics)Motor areaBETA (programming language)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Previous EEG research has shown that observing others in pain increases sensorimotor activity, as indexed by Mu (7-12 Hz) and Beta (13-30 Hz) desynchronization. Such activity is often interpreted as reflecting empathic processing through shared neural representations between the observer and target. In everyday life, observing another in pain can trigger a range of potential action tendencies (e.g., withdrawing, helping, or protecting oneself), but EEG studies typically restrict movement to avoid artifacts. This immobility may produce an artificial scenario that limits our understanding of how motor readiness and empathic processing interact. The present study examined whether engaging the motor system (via a simple key press) modulates these neural responses. Participants observed videos and pictures of a hand being stabbed by a needle or touched by a Q-tip. In half of the blocks, they prepared and executed a speeded key press to a Go signal; in the other half, they remained still. Results revealed Mu and Beta desynchronization during pain observation regardless of movement condition, replicating prior findings. These effects were unrelated to reaction times or empathy traits, suggesting that sensorimotor resonance during pain observation reflects a stable response rather than one contingent on task-specific motor preparation.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,156
Score d'incertitude au seuil0,579

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,280 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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