The Numerate Brain: Recent Findings and Theoretical Reviews on the Neurocognitive Foundations of Number Processing
Notice bibliographique
Résumé
It appears that more agreement is reached on the brain areas related to basic number processing.Many brain imaging experiments in humans and monkeys, and studies on patients with brain lesions have shown a strong involvement of the horizontal segment of the intraparietal sulcus (hIPS) in number processing.However, despite the apparent agreement of a central role of the hIPS in number processing, the specificity of this area for numbers and the exact role of the hIPS in a more elaborate number processing brain network is still under investigation.This Research Topic for Frontiers in Human Neuroscience covers a wide range of the remaining issues in numerical cognition.It discusses how numerical quantity is extracted from small sets of stimuli (Hyde, 2011), how the extraction of numerosity can be related to a system that extracts information from continuous dimensions (Henik et al., 2012) or to sensory-motor experiences (Ranzini et al., 2011).Furthermore, the causes of developmental dyscalculia are evaluated and the role played by symbolic (i.e., Arabic numerals) and non-symbolic (i.e., arrays of dots) in understanding this specific difficulty in mathematical processing is discussed (Noel and Rousselle, 2011).Research in the field of numerical cognition has grappled for to understand exactly how numerical and spatial processing are related.A number of contributions in this research topic shed further light on the association between number and space (Koten et al.,
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».