Functional near‐infrared spectroscopy for the assessment of overt reading
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Functional near-infrared spectroscopy (fNIRS) has become increasingly established as a promising technique for monitoring functional brain activity. To our knowledge, no study has yet used fNIRS to investigate overt reading of irregular words and nonwords with a full coverage of the cerebral regions involved in reading processes. The aim of our study was to design and validate a protocol using fNIRS for the assessment of overt reading. Twelve healthy French-speaking adults underwent one session of fNIRS recording while performing an overt reading of 13 blocks of irregular words and nonwords. Reading blocks were separated by baseline periods during which participants were instructed to fixate a cross. Sources (n = 55) and detectors (n = 16) were placed bilaterally over frontal, temporal, parietal, and occipital regions. Two wavelengths were used: 690 nm, more sensitive to deoxyhemoglobin (HbR) concentration changes, and 830 nm, more sensitive to oxyhemoglobin (HbO) concentration changes. For all participants, total hemoglobin (HbT) concentrations (HbO + HbR) were significantly higher than baseline for both irregular word and nonword reading in the inferior frontal gyri, the middle and superior temporal gyri, and the occipital cortices bilaterally. In the temporal gyri, although the difference was not significant, [HbT] values were higher in the left hemisphere. In the bilateral inferior frontal gyri, higher [HbT] values were found in nonword than in irregular word reading. This activation could be related to the grapheme-to-phoneme conversion characterizing the phonological pathway of reading. Our findings confirm that fNIRS is an appropriate technique to assess the neural correlates of overt reading.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 découle