Brain Activation and Psychophysiologic Interaction in Association with a Phonological Working Memory Task
Notice bibliographique
Résumé
Brain activation within, and psychophysiologic interaction between, significantly activated regions in the brain obtained from a phonological working memory experiment on a single participant were studied. Given that working memory and speech processing are key functions of human behaviour, this type of investigation is of fundamental importance to our understanding of brain-behaviour relationships. The study objectives were to determine the areas that respond significantly to a phonological working memory task and to investigate the influence of babble noise on their activation and the psychophysiologic interactions (PPI) between the source region and those activated areas. Three conditions were used during functional magnetic resonance imaging (fMRI) scans which were working memory in quiet (WMQ), working memory in noise (WMN) and listening to babble noise (N). More voxels are activated in the right temporal lobe than in the left during N condition due to the non-speech stimulus. However, a higher mean stimulus efficacy (?) of the point of maximum intensity in the left temporal lobe causes its signal intensity to be higher than in the right temporal lobe. Both the WMQ and WMN conditions resulted in similar activated regions in the brain but with a higher number of activated voxels (NOV) during WMQ for the right hemispheric areas in association with the working memory task. This is due to the sensitivity of those regions in perceiving and performing the phonological working memory task in quiet to a level that actually exceeds the activation enhancement commonly associated with the performance of working memory task in noise. This is supported by the PPI results that performing the working memory task is less influenced by noise for that particular brain region.
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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 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 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 ».