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Enregistrement W2160498168 · doi:10.1037/a0028456

Geometry three ways: An fMRI investigation of geometric information processing during reorientation.

2012· article· en· W2160498168 sur OpenAlexafffund
Jennifer E. Sutton, Alexandra D. Twyman, Marc F. Joanisse, Nora S. Newcombe

Notice bibliographique

RevueJournal of Experimental Psychology Learning Memory and Cognition · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueMemory and Neural Mechanisms
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésFunctional magnetic resonance imagingGeometryParahippocampal gyrusCortex (anatomy)HippocampusTemporal lobePsychologyNeuroscienceMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The geometry formed by the walls of a room is known to be a potent cue in reorientation, yet little is known about the use of geometric information gleaned from other contexts. We used functional magnetic resonance imaging to examine neural activity in adults while reorienting in 3 different environments: the typical rectangular walled room, a rectangular configuration of pillars in an open field, and a rectangular floor in an open field. Behavioral response patterns for the 3 environments were similar, but pairwise contrasts of brain activation revealed differences at the neural level. We observed greater medial temporal lobe (MTL) involvement when reorienting with the pillars versus the walls and floor. In addition, the walled room selectively engaged areas of posterior parahippocampal cortex corresponding to the parahippocampal place area, when compared with the floor. Finally, a conjunction analysis of the 3 geometry conditions, compared with a control task, revealed activation in the primary auditory cortex that was common to all geometry conditions. These findings add to growing evidence that adults use verbal processes to encode environment geometry and that the reorientation tasks that young children find difficult are particularly hippocampus-dependent.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,446

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,003
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,096
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,252 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations25
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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