A greater involvement of posterior brain areas in interhemispheric transfer in autism: fMRI, DWI and behavioral evidences
Notice bibliographique
Résumé
A small corpus callosum (CC) is one of the most replicated neurobiological findings in autism spectrum (AS). However, its effect on interhemispheric (IH) communication is unknown. We combined structural (CC area and DWI), functional (task-related fMRI activation and connectivity analyses) as well as behavioral (Poffenberger and Purdue tasks) measures to investigate IH integration in adult AS individuals of typical intelligence. Despite similar behavioral IH transfer time and performances in bimanual tasks, the CC sub-regions connecting frontal and parietal cortical areas were smaller in AS than in non-AS individuals, while those connecting visual regions were similar. The activation of visual areas was lower in AS than in non-AS individuals during the presentation of visual stimuli. Behavioral IH performances were related to the properties of CC subregions connecting motor areas in non-AS individuals, but to the properties of posterior CC regions in AS individuals. Furthermore, there was greater functional connectivity between visual areas in the AS than in the non-AS group. Levels of connectivity were also stronger in visual than in motor regions in the autistic subjects, while the opposite was true for the non-autistic group. Thus, visual IH transfer plays an important role in visuo-motor tasks in AS individuals. These findings extend the well established enhanced role of perception in autistic cognition to visuo-motor IH information transfer.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».