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Enregistrement W2097348739 · doi:10.1002/hbm.22718

Personal experience with narrated events modulates functional connectivity within visual and motor systems during story comprehension

2014· article· en· W2097348739 sur OpenAlexaff
Ho Ming Chow, Raymond A. Mar, Yisheng Xu, Siyuan Liu, Suraji Wagage, Allen R. Braun

Notice bibliographique

RevueHuman Brain Mapping · 2014
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueAction Observation and Synchronization
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesNational Institute on Deafness and Other Communication DisordersNational Institutes of Health
Mots-clésFunctional magnetic resonance imagingEmbodied cognitionComprehensionNarrativePsychologyPerceptionCognitive psychologyCognitive scienceFunctional connectivityCognitionHumNeuroscienceComputer scienceArtificial intelligenceLinguisticsHistory

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Past experience of everyday life activities, which forms the basis of our knowledge about the world, greatly affects how we understand stories. Yet, little is known about how this influence is instantiated in the human brain. Here, we used functional magnetic resonance imaging to investigate how past experience facilitates functional connectivity during the comprehension of stories rich in perceptual and motor details. We found that comprehenders' past experience with the scenes and actions described in the narratives selectively modulated functional connectivity between lower- and higher-level areas within the neural systems for visual and motor processing, respectively. These intramodal interactions may play an important role in integrating personal knowledge about a narrated situation with an evolving discourse representation. This study provides empirical evidence consistent with the idea that regions related to visual and motor processing are involved in the reenactment of experience as proposed by theories of embodied cognition.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,506
Score d'incertitude au seuil0,607

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,239 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations24
Publié2014
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Résumé présentoui

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