Neuroimaging of language processes: fMRI of silent and overt lexical processing and the promise of multiple process imaging in single brain studies.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To implement and evaluate a multiple-process functional magnetic resonance imaging (fMRI) paradigm designed to effectively and efficiently activate several language-related regions for use with neurosurgical patients. Both overt and covert response conditions were examined. METHODS: The fMRI experiments compared the traditional silent word-generation condition versus an overt one as they engage frontal language regions (Experiment 1) and silent versus overt semantic association conditions as they engage multiple language processing regions (Experiment 2). RESULTS: In Experiment 1, the overt condition yielded greater magnitude of activation, but not volume of activation, in the left inferior frontal and insular cortices than did the silent condition for most, but not all, participants. Experiment 2 demonstrated that the activation of multiple established language processing regions (ie, orthographic, phonological, and semantic) can be achieved in a significant number of participants, particularly under overt semantic association conditions and that such activation varies in predictable ways. CONCLUSION: The traditional silent response condition cannot be considered as equivalent to the overt response condition during word generation or semantic association. The multiple-process imaging method introduced here was sensitive to processing robust orthographic, phonological, and semantic regions, particularly under the overt response condition.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».