MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2305793450 · doi:10.1093/scan/nsv138

Co-ordinated structural and functional covariance in the adolescent brain underlies face processing performance

2016· article· en· W2305793450 sur OpenAlexafffund
Daniel J. Shaw, Radek Mareček, Marie‐Hélène Grosbras, Gabriel Leonard, G. Bruce Pike, Tomáš Paus

Notice bibliographique

RevueSocial Cognitive and Affective Neuroscience · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueFace Recognition and Perception
Établissements canadiensUniversity of TorontoBaycrest HospitalUniversity of CalgaryMcGill UniversityMontreal Neurological Institute and Hospital
Organismes subventionnairesEuropean Regional Development FundCanadian Institutes of Health ResearchGazi Üniversitesi
Mots-clésPsychologyFace (sociological concept)CovarianceNeuroscienceCognitive psychologyFunctional connectivity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Our ability to process complex social cues presented by faces improves during adolescence. Using multivariate analyses of neuroimaging data collected longitudinally from a sample of 38 adolescents (17 males) when they were 10, 11.5, 13 and 15 years old, we tested the possibility that there exists parallel variations in the structural and functional development of neural systems supporting face processing. By combining measures of task-related functional connectivity and brain morphology, we reveal that both the structural covariance and functional connectivity among 'distal' nodes of the face-processing network engaged by ambiguous faces increase during this age range. Furthermore, we show that the trajectory of increasing functional connectivity between the distal nodes occurs in tandem with the development of their structural covariance. This demonstrates a tight coupling between functional and structural maturation within the face-processing network. Finally, we demonstrate that increased functional connectivity is associated with age-related improvements of face-processing performance, particularly in females. We suggest that our findings reflect greater integration among distal elements of the neural systems supporting the processing of facial expressions. This, in turn, might facilitate an enhanced extraction of social information from faces during a time when greater importance is placed on social interactions.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,953
Score d'incertitude au seuil0,689

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,253 · 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'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

Citations14
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSocial Cognitive and Affective NeuroscienceMême sujetFace Recognition and PerceptionTravaux en français237 207