Dissociating the Roles of Right Ventral Lateral and Dorsal Lateral Prefrontal Cortex in Generation and Maintenance of Hypotheses in Set-shift Problems
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Although patient data have traditionally implicated the left prefrontal cortex (PFC) in hypothesis generation, recent lesion data implicate right PFC in hypothesis generation tasks that involve set shifts (lateral transformations). To test the involvement of the right prefrontal cortex in a hypothesis generation task involving set shifts, we scanned 13 normal subjects with fMRI as they completed Match Problems (a classic divergent thinking task) and a baseline task. In Match Problems subjects determined the number of possible solutions for each trial. Successful solutions are indicative of set shifts. In the baseline condition subjects evaluated the accuracy of hypothetical solutions to match problems. A comparison of Match Problems versus baseline trials revealed activation in right ventral lateral PFC (BA 47) and left dorsal lateral PFC (BA 46). A further comparison of successfully versus unsuccessfully completed Match Problems revealed activation in right ventral lateral PFC (BA 47), left middle frontal gyrus (BA 9) and left frontal pole (BA 10), thus identifying the former as a critical component of the neural mechanisms of set-shift transformation. By contrast, activation in right dorsal lateral PFC (BA 46) covaried as a function of the number of solutions generated in Match Problems, possibly due to increased working memory demands to maintain multiple solutions 'on-line', conflict resolution, or progress monitoring. These results go beyond the patient data by identifying the ventral lateral (BA 47) aspect of right PFC as being a critical component of the neural systems underlying lateral transformations, and demonstrate a dissociation between right VLPFC and DLPFC in hypotheses generation and maintenance.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découle