Individual Differences in Adult Reading Are Associated with Left Temporo-parietal to Dorsal Striatal Functional Connectivity
Notice bibliographique
Résumé
Reading skills vary widely in both children and adults, with a number of factors contributing to this variability. The most prominent factor may be related to efficiency of storage, representation, or retrieval of speech sounds. This phonological hypothesis is supported by findings of reduced activation in poor readers in left hemisphere ventro-lateral prefrontal and temporo-parietal phonological processing regions. Less well explained by phonological theories are reported hyperactivation in prefrontal, striatal, and insular regions. This study investigated functional connectivity of a core phonological processing region, the temporo-parietal junction (TPJ), in relation to reading skill in an adult community sample. We hypothesized that connectivity between TPJ and regions implicated in meta-analyses of reading disorder would correlate with individual differences in reading. Forty-four adults aged 30-54, ranging in reading ability, underwent resting fMRI scans. Data-driven connectivity clustering was used to identify TPJ subregions for seed-based connectivity analyses. Correlations were assessed between TPJ connectivity and timed-pseudoword reading (decoding) ability. We found a significant correlation wherein greater left supramarginal gyrus to anterior caudate connectivity was associated with weaker decoding. This suggests that hyperactivation of the dorsal striatum, reported in poor readers during reading tasks, may reflect compensatory or inefficient overintegration into attention networks.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 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 ».