Beyond the arcuate fasciculus: consensus and controversy in the connectional anatomy of language
Notice bibliographique
Résumé
The growing consensus that language is distributed into large-scale cortical and subcortical networks has brought with it an increasing focus on the connectional anatomy of language, or how particular fibre pathways connect regions within the language network. Understanding connectivity of the language network could provide critical insights into function, but recent investigations using a variety of methodologies in both humans and non-human primates have provided conflicting accounts of pathways central to language. Some of the pathways classically considered language pathways, such as the arcuate fasciculus, are now argued to be domain-general rather than specialized, which represents a radical shift in perspective. Other pathways described in the non-human primate remain to be verified in humans. In this review, we examine the consensus and controversy in the study of fibre pathway connectivity for language. We focus on seven fibre pathways-the superior longitudinal fasciculus and arcuate fasciculus, the uncinate fasciculus, extreme capsule, middle longitudinal fasciculus, inferior longitudinal fasciculus and inferior fronto-occipital fasciculus-that have been proposed to support language in the human. We examine the methods in humans and non-human primate used to investigate the connectivity of these pathways, the historical context leading to the most current understanding of their anatomy, and the functional and clinical correlates of each pathway with reference to language. We conclude with a challenge for researchers and clinicians to establish a coherent framework within which fibre pathway connectivity can be systematically incorporated to the study of language.
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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 | 0,011 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,016 |
| Communication savante | 0,005 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».