Buffering effects of amusement and awe on stress responses: Behavioral, physiological, and neural response
Notice bibliographique
Résumé
The experience of positive emotions plays a crucial role in promoting mental and physical health. Laboratory studies have suggested that induced positive emotions facilitate stress recovery. However, how recovery from stress by discrete positive emotions temporally changes in psychological and physiological measurements, and what neural mechanisms underlie these processes remains unclear. Therefore, we investigated the buffering effects of amusement and awe on stress responses from psychological, physiological, and neural perspectives using photoplethysmography and functional magnetic resonance imaging (fMRI). Sixty-seven college students completed the Montreal Imaging Stress Task and viewed emotion-inducing videos designed to elicit amusement, awe, or neutral emotional states inside an MRI scanner. Our findings demonstrate that amusement and awe had buffering effects on perceived stress, whereas heart rate recovery immediately after emotion induction appeared to be similar across all conditions. Amusement led to faster recovery from perceived stress compared to the other conditions, whereas the increase in positive emotion in the awe condition persisted longer than that in the neutral condition. Compared to the neutral condition, the amusement and awe conditions were associated with reduced occipital gyrus activity during video viewing. Distinct neural activity patterns were observed for each emotion, suggesting that awe promotes the integration of expansive experiences with self-related information related to the default mode network, whereas amusement engages social and cognitive processes associated with the central executive network. These findings may eventually inform interventions to promote mental and physical health by cultivating positive emotions, and improve understanding of how discrete positive emotions influence stress responses.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».