Effects of Long-term Diving Training on Cortical Gyrification
Notice bibliographique
Résumé
During human brain development, cortical gyrification, which is believed to facilitate compact wiring of neural circuits, has been shown to follow an inverted U-shaped curve, coinciding with the two-stage neurodevelopmental process of initial synaptic overproduction with subsequent pruning. This trajectory allows postnatal experiences to refine the wiring, which may manifest as endophenotypic changes in cortical gyrification. Diving experts, typical elite athletes who commence intensive motor training at a very young age in their early childhood, serve ideal models for examining the gyrification changes related to long-term intensive diving training. Using local gyrification index (LGI), we compared the cortical gyrification between 12 diving experts and 12 controls. Compared with controls, diving experts showed widespread LGI reductions in regions relevant to diving performance. Negative correlations between LGIs and years of diving training were also observed in diving experts. Further exploratory network efficiency analysis of structural cortical networks, inferred from interregional correlation of LGIs, revealed comparable global and local efficiency in diving experts relative to controls. These findings suggest that gyrification reductions in diving experts may be the result of long-term diving training which could refine the neural circuitry (via synaptic pruning) and might be the anatomical substrate underlying their extraordinary diving performance.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».