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Enregistrement W2169630858 · doi:10.1093/cercor/bhl132

Hemispheric Specialization in Human Prefrontal Cortex for Resolving Certain and Uncertain Inferences

2006· article· en· W2169630858 sur OpenAlexaff
Vinod Goel, Michael Tierney, Laura Sheesley, Angela Bartolo, Oshin Vartanian, Jordan Grafman

Notice bibliographique

RevueCerebral Cortex · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeural and Behavioral Psychology Studies
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPrefrontal cortexInferenceRight hemispherePsychologyCognitive psychologyLateralization of brain functionLeft and rightNeuroscienceCognitionComputer scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Uncertainty is a fact of life that must be accommodated in real-world decision making. Although it has been suggested that the right prefrontal cortex (PFC) has a special role to play in decision making under uncertainty, there is very little hard data to support this hypothesis. To better understand the roles of left and right PFCs in reasoning and decision making in situations with complete and incomplete information, we administered simple inference problems to 18 patients with lateralized focal lesions to PFC (9 right hemisphere, 9 left hemisphere) and 22 age- and education-matched normal controls. The stimuli were systematically manipulated for completeness of information regarding the status of the conclusion. Our results demonstrated a 2-way interaction such that patients with left PFC lesions were selectively impaired in trials with complete information, whereas patients with right PFC lesions were selectively impaired in trials with incomplete information. These results provide compelling evidence for hemispheric specialization for reasoning in PFC and suggest that the right PFC has a critical role to play in reasoning about incompletely specified situations. We postulate this role involves the maintenance of ambiguous mental representations that temper premature overinterpretation by the left hemisphere.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

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
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,088
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,262 · 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

Citations102
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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