Common and Contrasting Areas of Activation for Abstract and Concrete Concepts: An H215O PET Study
Notice bibliographique
Résumé
Lesion studies indicate that the lateral and inferior temporal cortex is a critical area of semantic memory storage, but little is known about the cortical organization of semantics within this area. One proposition has been that dominant physical characteristics of objects (structure, motility) are determining factors. A positron emission tomography experiment using the H2(15)O bolus method was performed to test this hypothesis by contrasting activation for concrete and abstract concepts. Unlike previous studies that considered this question, the task required explicit word meaning judgments, and blocks of trials were designed to be of equal difficulty for the two word classes. The task required elderly participants to read aloud the pair of words that was closer in meaning (e.g., spade-shovel vs. spade-carpet). Subtraction analyses that compared the semantic judgment tasks with a baseline condition indicated that both abstract and concrete concepts activated the left lateral temporal cortex. A direct comparison of abstract versus concrete scans indicated differences in the lateralization of fusiform activation. We conclude that although concreteness might be a critical factor in the fusiform cortex, it is not dominant in the lateral temporal cortex. A multistudy overview suggests that tasks that focus on one concept per trial activate areas posterior to y = -40, whereas those that invoke several concepts, as in the present study, activate areas anterior to this. Increased processing complexity may proceed in a posterior-anterior direction in the lateral temporal cortex.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».