Orbitofrontal Cortex and Olfactory Bulb Volume Predict Distinct Aspects of Olfactory Performance in Healthy Subjects
Notice bibliographique
Résumé
While recent studies suggest an important role of higher order olfactory brain areas for basic olfactory performance, the extent to which cortical and peripheral neural markers account for separate portions of the variability in olfactory perceptual acuity is still unclear. We addressed this question by correlating voxel-based morphometry data from 90 healthy adults with olfactory performance measures. Supplementing this approach with region of interest (ROI) analyses of functionally defined olfactory cortical regions and olfactory bulb volume, we sought to disentangle the relative contribution of central and peripheral areas to behavioral variability. Whole-brain analyses revealed a significant positive correlation of gray matter volume and olfactory function scores in the right orbital sulcus. This effect was confirmed by the ROI analyses, which further indicated a significant association of the olfactory score with olfactory bulb volume. Moreover, a functional dissociation was observed, with central and peripheral mechanisms explaining different aspects of the observed behavioral variance in the olfactory subscores. In line with previous clinical studies, these data thus suggest an important role of regional gray matter volume in the right orbitofrontal cortex and olfactory bulb volume for olfactory performance in healthy individuals.
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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 | 0,001 |
| 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 ».