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喜悦、自豪和羞愧：在教育商业的情感经济中工作
摘要 本研究关注的是从事教育商业的人们想要实现什么。本研究旨在探索（1）教育商业部门作为工作场所和教育系统的一部分是如何被建构起来的，以及（2）这种话语在情感经济中是如何组织的——即情感的评价如何区分什么是“好的”或“坏的”主观性、实践和制度。本分析基于对 22 名瑞典教育商业部门工作人员的采访。结果阐明了三种话语：官僚话语、创业话语和利润话语。与官僚话语相关的情感是焦虑、内疚和无聊。与创业话语相关的是快乐、创造力和幸福感。羞耻和自豪与利润话语相关。情感经济将商业部门构建为理想的，而将公共部门构建为其对立面。研究新自由主义的“光明面”有助于我们了解它的力量。
避免情感接近的元脑意识
1日本京都2临床心理学，大阪大学，日本苏亚大学3号临床心理学，日本，日本健康与医学研究小组，智力坦克研究小组，日本智能研究小组，KDDI Research，Inc.，Kddi Research，Inc.，Kddi Research，Inc。
根据脑电图和生理信号估计情感、认知和意动状态的工具
近几十年来，基于脑电图 (EEG) 的脑机接口 (BCI) 研究已变得更加民主化 (Nam 2018)。该技术能够通过 EEG 将信息从人脑传输到机器，尤其能够帮助严重运动障碍患者向轮椅等辅助技术发送命令，例如通过想象左手或右手运动来使轮椅左转或右转。此类 BCI 被称为主动 BCI，因为用户通过执行心理意象主动向系统发送命令 (Zander 2011)。然而，BCI 缺乏稳健性限制了该技术在研究实验室之外的发展，目前 10% 到 30% 的用户无法控制主动 BCI。然而，另一种类型的 BCI 被证明特别有前景：被动 BCI (Zander 2011)。此类 BCI 不用于直接控制应用程序，而是用于实时监控用户的心理状态，以便相应地调整应用程序。请注意，被动 BCI 可以与生理信号相结合：它们被称为“混合 BCI”（Pfurtscheller 等人，2010 年）。
现代机器学习算法根据脑电信号对认知和情感状态进行分类
从脑信号中估计认知或情感状态是创建被动脑机接口 (BCI) 应用程序的关键但具有挑战性的一步。到目前为止，从 EEG 信号中估计心理工作量或情绪仅在中等分类准确度下可行，因此导致不可靠的神经自适应应用。然而，最近的机器学习算法，特别是基于黎曼几何的分类器 (RGC) 和卷积神经网络 (CNN)，已显示出对其他 BCI 系统（例如运动想象-BCI）的前景。然而，它们尚未在认知或情感状态分类方面进行正式研究和比较。因此，本文探讨了此类机器学习算法，提出了它们的新变体，并与经典方法对它们进行了基准测试，以从 EEG 信号中估计心理工作量和情感状态（效价/唤醒）。我们研究了这些方法，同时进行了受试者特定和受试者独立的校准，以走向无校准系统。我们的结果表明，在心理负荷研究的两种条件下，CNN 的平均准确率最高，尽管差异并不显著，其次是 RGC。然而，对于情绪数据集（一个训练数据较少的数据集），同一个 CNN 在两种条件下的表现都不佳。相反，事实证明，使用我们在本文中介绍的滤波器组切线空间分类器 (FBTSC)，RGC 具有最高的平均准确率。因此，我们的结果有助于提高从 EEG 进行认知和情感状态分类的可靠性。它们还提供了有关何时使用哪种机器学习算法的指导。
来自聆听情感音乐的参与者的神经和生理数据
音乐提供了一种传达情感意义的手段。然而，音乐诱发情感的神经机制尚未完全了解。我们的项目试图通过一系列实验来研究这一点，这些实验研究人类如何对情感音乐刺激作出反应，以及从这些参与者那里记录下来的生理和神经信号如何根据自我报告的情感变化而变化。本文介绍了在该项目过程中记录的数据集，包括音乐刺激的细节、参与者在听音乐时感受到的情感状态变化的报告，以及随之而来的生理和神经活动记录。我们还包括了参与者群体的非识别元数据，以便进一步进行探索性分析。这些数据为研究情感、音乐以及它们如何影响我们的神经和生理活动的研究人员提供了大量宝贵的新资源。
在心理处理的情感理论过程中激活左侧颞中心和邻近的大脑区域，与非临床人群中的性状精神分裂症相关
1 University of Reims Champagne Ardenne, Cognition laboratory, Health, Société, EA 6291, 51100 Reims, France 2 Center Rémois de Psychotherapie and Neuromodulation, 51100 Reims, France 3 University Pole of Psychiatry, EPSM and CHU de Reims, 51100 Reims, France 4 McGill University, Douglas Mental Health University Institute, 11290加拿大蒙特利尔5冠军国立大学研究所，认知科学，技术与人体工程学实验室，图卢兹大学，图卢兹大学，法国81000，阿尔比6 Inserm 6 Inserm U1247 grap，酒精和药物研究小组，Picardy Jules University of Picardy Jules Jules Verne，Verne，Verne Universe verne，80000 Amiens，80000 Amiens，France 7射线科学界，REIMS 5 REIMS 5 REIMS，51100 REIMS，51100，香槟 - 艾登（Champagne-Ardenne），克雷斯特实验室，法国51100雷姆斯9雷米斯大学香槟大学 - 阿尔登大学医学院，法国51100雷姆斯，应将其添加到ksenija vucurovic，ksenija vucurovic，实验室认知，société，société，société，c2s-ea 6291） Cedex 51096，法国。电子邮件：kvucurovic@chu-reims.fr。电子邮件：kvucurovic@chu-reims.fr。
在情感心理理论处理过程中，左侧内侧颞回和邻近脑区的激活与非临床人群的特质分裂症相关
1 University of Reims Champagne Ardenne, Cognition, Health, Society Laboratory, EA 6291, 51100 Reims, France 2 Reims Center for Psychotherapy and Neuromodulation, 51100 Reims, France 3 University Center of Psychiatry, EPSM and CHU of Reims, 51100 Reims, France 4 McGill University, Douglas Mental Health University Institute, 11290 Montreal, Canada 5 Champollion National University Institute, Cognition Sciences, Technology & Ergonomics Laboratory, University of Toulouse, 81000 Albi, France 6 INSERM U1247 GRAP, Research Group on Alcohol and Drugs, University of Picardie Jules Verne, 80000 Amiens, France 7 Radiology Department, Reims University Hospital, 51100 Reims, France 8 University of Reims Champagne-Ardenne, CReSTIC Laboratory, 51100法国兰斯 9 兰斯大学香槟 - 阿登医学院，51100 兰斯，法国 通讯地址：Ksenija Vucurovic，Laboratoire Cognition, Santé, Société（C2S - EA 6291），UFR Lettres et Sciences Humaines，57 rue Pierre Taittinger，Reims Cedex 51096，法国。电子邮件：kvucurovic@chu-reims.fr。
表征基于触摸屏的GO/NO GO，用于评估小鼠认知判断偏见的任务：一种用于情感状态疾病药物筛查的新翻译工具
预印本（未通过同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。此版本的版权持有人于2025年1月20日发布。 https://doi.org/10.1101/2025.01.20.633915 doi：Biorxiv Preprint
测量主观幸福感的情感组成部分
We would like to thank Carrie Exton from the OECD Centre on Well-Being, Inclusion, Sustainability and Equal Opportunity (WISE) for her comments and support, as well members of the OECD informal advisory group on subjective well-being measurement who provided comments on this document: Jason Fields, Rosemary Goodyear, Carol Graham, Erhabor Idemudia, Tim Lomas, Shige Oishi, Anna Pärnänen, Mariano Rojas，Claudia Senik，Conal Smith，Laura Taylor，Alessandra Tinto和Anna Visser。也要感谢Mark Fabian和LucíaMacchia的反馈，以及经合组织统计与统计政策委员会（CSSP）的代表，包括韩国，墨西哥，西班牙和Türkiye的国家统计局。我们还要感谢伦敦经济学院的乔治·梅利奥斯（George Melios）在盖洛普世界民意调查中对享受和生活满意度的指示性分析，以及加拿大统计局（Statistics Canada）对他们的经验取样研究的见解。
