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Enregistrement W2125709153 · doi:10.1093/cercor/bht315

The Impact of Television Viewing on Brain Structures: Cross-Sectional and Longitudinal Analyses

2013· article· en· W2125709153 sur OpenAlexaff
Hikaru Takeuchi, Yasuyuki Taki, Hiroshi Hashizume, Kohei Asano, Michiko Asano, Yuko Sassa, Susumu Yokota, Yuka Kotozaki, Rui Nouchi, Ryuta Kawashima

Notice bibliographique

RevueCerebral Cortex · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueChild Development and Digital Technology
Établissements canadiensInstitute of Aging
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyLongitudinal studyCognitionDevelopmental psychologyCross-sectional studyNeuroscienceMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Television (TV) viewing is known to affect children's verbal abilities and other physical, cognitive, and emotional development in psychological studies. However, the brain structural development associated with TV viewing has never been investigated. Here we examined cross-sectional correlations between the duration of TV viewing and regional gray/white matter volume (rGMV/rWMV) among 133 boys and 143 girls as well as correlations between the duration of TV viewing and longitudinal changes that occurred a few years later among 111 boys and 105 girls. After correcting for confounding factors, we found positive effects of TV viewing on rGMV of the frontopolar and medial prefrontal areas in cross-sectional and longitudinal analyses, positive effects of TV viewing on rGMV/rWMV of areas of the visual cortex in cross-sectional analyses, and positive effects of TV viewing on rGMV of the hypothalamus/septum and sensorimotor areas in longitudinal analyses. We also confirmed negative effects of TV viewing on verbal intelligence quotient (IQ) in cross-sectional and longitudinal analyses. These anatomical correlates may be linked to previously known effects of TV viewing on verbal competence, aggression, and physical activity. In particular, the present results showed effects of TV viewing on the frontopolar area of the brain, which has been associated with intellectual abilities.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0010,000

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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,396
Écart entre enseignants0,333 · 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

Citations138
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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