Functional MR imaging study of language-related differences in bilingual cerebellar activation.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Reports in the monolingual literature suggest that the cerebellum has an important role in language processing. The purpose of this study was to determine whether bilingual cerebellar functional MR imaging (fMRI) activation differs during the performance of comparable tasks in subjects' primary and secondary languages. METHODS: Eight bilingual, right-handed individuals underwent echo-planar fMRI at 1.5 T. They performed semantic (noun-verb association) and phonological (rhyming) tasks in Spanish (primary language) and English (secondary language). Individual and group functional datasets were analyzed using Statistical Parametric Mapping software (SPM99; P <.001 with a 10-voxel spatial extent threshold) and overlaid on T1-weighted anatomic images normalized to a standard (Montreal Neurologic Institute) space. Analysis of variance was performed on laterality indices derived from voxel counts in cerebellar regions of interest (ROIs). Subtraction of group-averaged normalized results from the combined Spanish tasks from the combined English tasks was also performed within SPM99 (P <.001 activation threshold). RESULTS: Significantly greater lateralilty indices were noted in the English tasks than in the Spanish tasks (mean Spanish LI, 0.3286; mean English LI, 0.5141 [P =.0143]). Overall, more robust activation was seen in the English tasks than in the Spanish tasks. Areas of significantly greater activation existed in the English tasks as compared with the Spanish tasks; these areas were more prominent in the left cerebellar hemisphere. CONCLUSION: Although both English and Spanish language tasks demonstrate left cerebellar dominance, English tasks demonstrate greater left hemispheric lateralization.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».