Choice reaction time performance correlates with diffusion anisotropy in white matter pathways supporting visuospatial attention
Notice bibliographique
Résumé
Humans exhibit significant interindividual variability in behavioral reaction time (RT) performance yet the underlying neural mechanisms for this variability remain largely unknown. It has been proposed that interindividual variability in RT performance may be due to differences in white matter (WM) physiological properties, although such a relationship has never been demonstrated in cortical projection or association pathways in healthy young adults. Using diffusion tensor MRI (DTI), we sought to test whether diffusion tensor fractional anisotropy (FA), a measure of the orientational coherence of water self-diffusion, is regionally correlated with RT on a visual self-paced choice RT (CRT) task. CRT was found to be significantly correlated with FA in projection and association pathways supporting visuospatial attention including the right optic radiation, right posterior thalamus, and right medial precuneus WM. Significant correlations were also observed in left superior temporal sulcus WM and the left parietal operculum. The lateralization of the CRT-FA correlation to right visual and parietal WM pathways is consistent with the specialization of right visual and parietal cortices for visuospatial attention. The localization of the CRT-FA correlations to predominantly visual and parietal WM pathways, but not to motor pathways or the corpus callosum indicates that individual differences in visual CRT performance are associated with variations in the WM underlying the visuospatial attention network as opposed to pathways supporting motor movement or interhemispheric transmission.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».