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Enregistrement W2107064379 · doi:10.1002/hbm.20438

Increased neural efficiency in the temporal association cortex as the result of semantic task repetition

2007· article· en· W2107064379 sur OpenAlexaff
Christine Whatmough, Jim Nikelski, Oury Monchi, Howard Chertkow

Notice bibliographique

RevueHuman Brain Mapping · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeurobiology of Language and Bilingualism
Établissements canadiensUniversité de MontréalMcGill UniversityJewish General Hospital
Organismes subventionnairesMedical Research Council
Mots-clésAssociation (psychology)PsychologyTask (project management)Repetition (rhetorical device)Temporal cortexTemporal lobeCognitive psychologyCerebral blood flowPriming (agriculture)NeuroscienceSemantic memoryCognitionAudiologyMedicineCardiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We examined the effect of semantic task repetition and of alternating between tasks on cerebral blood flow in three H(2) (15)O positron emission tomography experiments. We found that repeatedly performing semantic tasks resulted in a reduction in cerebral blood flow to the left temporal association cortex similar to that found in priming experiments even though here there was no repetition of stimuli. Although the same effect was found in two different tasks (word meaning judgments and picture naming), it was only present when the same task was repeated on consecutive scans and not when the subjects alternated from scan to scan between tasks. We propose that there is a neural efficiency which develops in the association cortex of the temporal lobe as a result of repeatedly performing a semantic task. This efficiency is abolished by interruptions such as performing a different task.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,928
Score d'incertitude au seuil0,358

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,267 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations3
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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