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Enregistrement W2117951805 · doi:10.1093/cercor/bhr351

Right Hemisphere Brain Damage Impairs Strategy Updating

2011· article· en· W2117951805 sur OpenAlexafffund
James Danckert, Elisabeth Stöttinger, Nadine Quehl, Britt Anderson

Notice bibliographique

RevueCerebral Cortex · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueSpatial Neglect and Hemispheric Dysfunction
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésNeglectInsulaLesionPhysical medicine and rehabilitationUnilateral neglectPsychologyMedicineAudiologyNeurosciencePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Our behavior is predicated on mental models of the environment that must be updated to accommodate incoming information. We had 13 right-brain-damaged (RBD) patients and 10 left-brain-damaged (LBD) patients play the children's game "rock, paper, scissors" against a computer opponent that covertly altered its strategy. Healthy age-matched controls and LBD patients quickly detected extreme departures from uniform play ("paper" chosen on 80% of trials), but the RBD patient group did not. Seven RBD patients presented with neglect and although this was associated with greater impairment in strategy updating, there were exceptions: 2 of 7 neglect patients performed above the median of the patient group and 1 of the 6 nonneglect participants was severely impaired. Although speculative, lesion analyses contrasting high and low performing patients showed that severe impairments were associated with insula and putamen lesions. Interestingly, relative to the controls, the LBD group tended to "maximize" choices in the strongly biased condition (i.e., optimal strategy chosen on 100% of the trials), whereas controls "matched" the computer's strategy (i.e., optimal strategy chosen on 80% of the trials). We conclude that RBD leads to impaired updating of mental models to exploit environmental changes.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,216 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations68
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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