Bibliographic record
Abstract
Bisher wurden Effekte von Stress auf Empathie nur auf Verhaltensebene erforscht. Daher war es das Ziel dieser Masterarbeit herauszufinden, wie sich akuter psychosozialer Stress auf die neuronalen Korrelate von Empathie, erhoben durch ein Schmerzempathie Paradigma, auswirkt. Weiters wurden Effekte von Stress auf prosoziales Verhalten, das wiederholt in Verbindung mit Empathie gebracht wurde, untersucht. Dazu wurden empathische Reaktionen von 74 männlichen Probanden, die randomisiert der Experimental- und Kontrollgruppe zugeteilt wurden, mittels funktioneller Magnetresonanztomographie (fMRT), sowie Analysen von hormonellen und Verhaltensdaten erhoben. Die Experimentalgruppe unterzog sich dem Montreal Imaging Stress Task (MIST), einem Verfahren zur Stressinduktion durch mathematische Aufgaben, Zeitdruck und soziale Evaluation. Während des Experiments wurden wiederholt Ratings über subjektiv empfundenen Stress, sowie Cortisol erhoben. Die vorliegende Masterarbeit konnte bestehende, auf Verhaltensdaten basierende Befunde zu auftretenden Tend-And-Befriend-Mustern in männlichen Individuen mit neuronalen Befunden untermauern. Probanden der Experimentalgruppe wiesen erhöhte emotionale Ansteckung, sowie somatosensorische Repräsentation in der schmerzhaften Bedingung (Injektion) auf. Auch nach Erhalt zusätzlicher Information zu den abgebildeten Situationen (Betäubung der abgebildeten Hand während der Prozedur) aktivierten sie eine Vielzahl an Arealen des Schmerzempathie-Netzwerkes, was auf eine automatische Bottom-Up-Generierung affektiver Reaktionen in Folge von Stress hinweist. Erhöhte prosoziale Reaktionen in Folge von Stress konnten auch auf Verhaltensebene gefunden werden, wobei sich gestresste Probanden anderen gegenüber großzügiger zeigten. Schlussfolgernd konnte diese Studie als erste zeigen, dass bei Männern auftretende Tend-And-Befriend-Muster als Reaktion auf Stress nicht nur auf Verhaltensebene festzustellen sind, sondern auch auf neuronaler Ebene gefunden werden können. [Multimediabeilage enthalten].
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".