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Enregistrement W1980006759 · doi:10.1111/j.1440-1819.2005.01448.x

Fronto‐cerebellar loop and declines in the performance intelligence scale

2005· letter· en· W1980006759 sur OpenAlexaff
Miloslav Kopeček, Tomáš Hájek

Notice bibliographique

RevuePsychiatry and Clinical Neurosciences · 2005
Typeletter
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueVestibular and auditory disorders
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCerebellar hemispherePsychologyLateralization of brain functionNeurosciencePrecuneusPrefrontal cortexFrontal lobeCerebellumSuperior frontal gyrusAnatomyMedicineCognition

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In their very interesting study Lee et al. found that the right neocerebellum was significantly associated with scores of the performance intelligence scale while frontal lobes were not.1 Age negatively correlated with left inferior frontal gyrus (Broadmann area 47), left postcentral gyrus (Broadmann area 3), left superior temporal gyrus (Broadmann area 42), right precuneus of parietal lobe (Broadmann area 39), and the posterior lobe of right lateral cerebellum gray matter densities. The authors suggest that the right cerebral hemisphere, which mediates non-verbal performance, is connected to the right cerebellar hemisphere. In our view the right cerebral hemisphere (in particular the prefrontal cortex) is connected via the cerebro–pontine–cerebellar pathway with the left cerebellar hemisphere. In contrast, the left cerebellar hemisphere projects to the left nucleus dentatus and via the right thalamus to the right prefrontal cortex.2 The right cerebellar hemisphere is thus connected with the left prefrontal cortex, where negative correlation with age was observed. The absence of association between the performance intelligence scores and the left frontal gray matter density could indeed be due to methodological issues. The authors mention one source of error: the use of the template acquired from the population not corresponding to studied subjects in pertinent variables, such as age. Job et al. report compatible results for images spatially normalized to both the generic SPM T1 template and the custom made template.3 However, more differences were found using a study-specific template. Another methodological concern is the large cluster size (100 voxels). The selection of the cluster extent is usually arbitrary. The rationale is to reduce the chance of false-positive findings. However, the use of large clusters may lead to false-negative findings.4 Because Lee et al. had apriori hypotheses about the association between the performance intelligence decline in normal aging and the loss of gray matter in frontal cortices,1 the use of smaller cluster might be warranted.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,651
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,042
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,283 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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