设想未来:ALE对未来思维,前性记忆和延迟折扣的神经相关的元分析
Giorgia Cona1, Paola Santacesaria1, Cristina Scarpazza2
1Department of General Psychology, University of Padua, Via Venezia 8, 35131 Padua, Italy; Padova Neuroscience Center, University of Padua, Italy.
Neuroscience and biobehavioral reviews
|August 10, 2023
概括
未来的认知涉及不同的大脑网络,而不是单个核心区域. 默认网络支持未来的思维,而突出网络则有助于前性记忆和时间折扣,根据场景的可感性进行组织.
科学领域:
- 神经科学是一个神经科学.
- 认知心理学 认知心理学
背景情况:
- 面向未来的认知包括偶发的未来思维,前性记忆和时间折扣.
- 了解这些功能的神经支对于认知神经科学至关重要.
研究的目的:
- 确定核心神经网络是否是面向未来的认知的基础.
- 识别特定的大脑区域参与未来的思维,前性记忆和时间折扣.
- 以抽象性/具体性为基础,绘制未来场景的神经表征.
主要方法:
- 使用激活概率估计 (ALE) 方法进行的元分析.
- 包括24,19和27个神经成像研究,分别用于未来的思维,前性记忆和时间折扣.
- 遵守PRISMA系统审查方法指南.
主要成果:
- 没有确定"未来"的单一,特定的大脑区域或网络.
- 未来的模拟似乎沿着前后可感度梯度组织,反映了场景的抽象性/具体性.
- 两个不同的网络调解面向未来的认知:默认网络 (用于未来的思考) 和突出网络 (用于前性记忆和时间折扣).
结论:
- 面向未来的认知是由分布式神经网络支持的,而不是局部化的核心.
- 默认和突出网络在不同的面向未来的认知功能中扮演着不同的角色.
- 未来场景的抽象-具体性质会影响它们沿着空间梯度的神经表征.


