已入深夜,您辛苦了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整的填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!祝你早点完成任务,早点休息,好梦!

The default mode network: where the idiosyncratic self meets the shared social world

默认模式网络 透视图(图形) 认知科学 叙述的 认知 背景(考古学) 意义(存在) 谈判 认知心理学 计算机科学 心理学 模式(计算机接口) 社会学 神经科学 人机交互 语言学 人工智能 古生物学 哲学 生物 心理治疗师 社会科学
作者
Yaara Yeshurun,Mai Nguyen,Uri Hasson
出处
期刊:Nature Reviews Neuroscience [Nature Portfolio]
卷期号:22 (3): 181-192 被引量:505
标识
DOI:10.1038/s41583-020-00420-w
摘要

The default mode network (DMN) is classically considered an ‘intrinsic’ system, specializing in internally oriented cognitive processes such as daydreaming, reminiscing and future planning. In this Perspective, we suggest that the DMN is an active and dynamic ‘sense-making’ network that integrates incoming extrinsic information with prior intrinsic information to form rich, context-dependent models of situations as they unfold over time. We review studies that relied on naturalistic stimuli, such as stories and movies, to demonstrate how an individual’s DMN neural responses are influenced both by external information accumulated as events unfold over time and by the individual’s idiosyncratic past memories and knowledge. The integration of extrinsic and intrinsic information over long timescales provides a space for negotiating a shared neural code, which is necessary for establishing shared meaning, shared communication tools, shared narratives and, above all, shared communities and social networks. The role of the default mode network (DMN) is unclear. In this Perspective, Yeshurun, Nguyen and Hasson review evidence that the DMN integrates extrinsic inputs with intrinsic information over long timescales, enabling it to represent meaning in a way that can be shared between individuals.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
mmmmm完成签到,获得积分10
1秒前
kangkang发布了新的文献求助10
2秒前
7秒前
7秒前
10秒前
科研通AI5应助Oay采纳,获得50
10秒前
11秒前
Orange应助mulidexin2021采纳,获得10
11秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
14秒前
学术废物完成签到 ,获得积分10
14秒前
14秒前
15秒前
卫子善发布了新的文献求助10
16秒前
fang完成签到 ,获得积分10
16秒前
科研通AI2S应助王木木采纳,获得10
17秒前
高山七石发布了新的文献求助10
18秒前
无谓发布了新的文献求助10
20秒前
Maomaoya发布了新的文献求助10
21秒前
完美时间线完成签到,获得积分10
22秒前
23秒前
泡泡儿完成签到 ,获得积分10
25秒前
华仔应助无谓采纳,获得10
27秒前
28秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
29秒前
29秒前
脑洞疼应助Sherry采纳,获得10
30秒前
31秒前
31秒前
LJH完成签到,获得积分20
31秒前
yu777完成签到,获得积分10
31秒前
31秒前
正直敏完成签到,获得积分10
32秒前
34秒前
123456发布了新的文献求助10
35秒前
Gufer完成签到,获得积分10
35秒前
blue发布了新的文献求助10
36秒前
36秒前
37秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
38秒前
38秒前
高分求助中
Production Logging: Theoretical and Interpretive Elements 2700
Neuromuscular and Electrodiagnostic Medicine Board Review 1000
Statistical Methods for the Social Sciences, Global Edition, 6th edition 600
こんなに痛いのにどうして「なんでもない」と医者にいわれてしまうのでしょうか 510
ALUMINUM STANDARDS AND DATA 500
Walter Gilbert: Selected Works 500
An Annotated Checklist of Dinosaur Species by Continent 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 物理 生物化学 纳米技术 计算机科学 化学工程 内科学 复合材料 物理化学 电极 遗传学 量子力学 基因 冶金 催化作用
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3666170
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3225205
关于积分的说明 9761933
捐赠科研通 2935194
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1607459
邀请新用户注册赠送积分活动 759203
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 735153