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Enregistrement W2476650820 · doi:10.1111/desc.12450

Functional brain organization of working memory in adolescents varies in relation to family income and academic achievement

2016· article· en· W2476650820 sur OpenAlexaff
Amy S. Finn, Jennifer Minas, Julia Leonard, Allyson P. Mackey, John Salvatore, Calvin Goetz, Martin R. West, Christopher F. O. Gabrieli, John D. E. Gabrieli

Notice bibliographique

RevueDevelopmental Science · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCognitive Abilities and Testing
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesMcGovern Institute for Brain Research, Massachusetts Institute of TechnologyAthinoula A. Martinos Center for Biomedical Imaging, Massachusetts General HospitalNational Institutes of HealthBill and Melinda Gates Foundation
Mots-clésWorking memoryPsychologyFamily incomeFunctional magnetic resonance imagingDevelopmental psychologyCognitionAcademic achievementPrefrontal cortexTask (project management)Executive functionsCognitive psychologyNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,045
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,237 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations112
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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