Functional brain organization of working memory in adolescents varies in relation to family income and academic achievement
Notice bibliographique
Résumé
Working memory (WM) capacity reflects executive functions associated with performance on a wide range of cognitive tasks and education outcomes, including mathematics achievement, and is associated with dorsolateral prefrontal and parietal cortices. Here we asked if family income is associated with variation in the functional brain organization of WM capacity among adolescents, and whether that variation is associated with performance on a statewide test of academic achievement in mathematics. Participants were classified into higher-income and lower-income groups based on family income, and performed a WM task with a parametric manipulation of WM load (N-back task) during functional magnetic resonance imaging (fMRI). Behaviorally, the higher-income group had greater WM capacity and higher mathematics achievement scores. Neurally, the higher-income group showed greater activation as a function of WM load in bilateral prefrontal, parietal, and other regions, although the lower-income group exhibited greater activation at the lowest load. Both groups exhibited positive correlations between parietal activations and mathematics achievement scores, but only the higher-income group exhibited a positive correlation between prefrontal activations and mathematics scores. Most of these findings were maintained when higher- and lower-income groups were matched on WM task performance or nonverbal IQ. Findings indicate that the functional neural architecture of WM varies with family income and is associated with education measures of mathematics achievement.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».