Spatiotemporal analysis of neuromagnetic activation associated with mirror reading.
Notice bibliographique
Résumé
Our previous report has confirmed that visually presented words can elicit neuromagnetic activities from the visual cortex, angular gyrus and Broca's area. It is not clear how the words are visuospatially transformed and recognized by the human brain. Mirror reading is characterized by reading which runs in the opposite direction to normal reading, with reversals of letters. It would be very interesting to find out if there are any neuromagnetic differences between the mirror reading and normal reading. Four right-handed healthy adults have been studied with a whole cortex Magnetoencephalography (MEG) system. The stimuli consisted of eight normal oriented words and eight inverted exclamation mark section "reversed words" (mirror-image of the words). All stimuli were randomly presented on the screen in front of the subjects using DirectX. MEG data were analyzed using both single dipole modeling and synthetic aperture magnetometry (SAM). Four responses to the reversed words were identified in all four subjects. In comparison to the normally oriented words, the reversed words elicited a stronger response at a latency of 248+/-6 ms. SAM results indicated that the reversed words invoked strong activations in the left and right parietal cortices but the normally oriented words did not. The mirror reading elicited one magnetic response which is different from that of the normal reading. The difference between the mirror reading and the normal reading in terms of neuromagnetic activation may reflect the development of novel representations for reversed words.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».