Similarities and differences in the default mode network across rest, retrieval, and future imagining
Notice bibliographique
Résumé
The default mode network (DMN) has been identified reliably during rest, as well as during the performance of tasks such as episodic retrieval and future imagining. It remains unclear why this network is engaged across these seemingly distinct conditions, though many hypotheses have been proposed to account for these effects. Prior to generating hypotheses explaining common DMN involvement, the degree of commonality in the DMN across these conditions, within individuals, must be statistically determined to test whether or not the DMN is truly a unitary network, equally engaged across rest, retrieval and future imagining. To provide such a test, we used comparable paradigms (self-directed, uninterrupted thought of equal duration) across the three conditions (rest, retrieval, and future imagining) in a within-participant design. We found lower than expected pattern similarity in DMN functional connectivity across the three conditions. Similarity in connectivity accounted for only 40-50% of the total variance. Partial Least Squares (PLS) analyses revealed the medial temporal regions of the DMN were preferentially coupled with one another during episodic retrieval and future imagining, whereas the non-medial temporal regions of the DMN (e.g., medial prefrontal cortex, lateral temporal cortex, and temporal pole) were preferentially coupled during rest. These results suggest that DMN connectivity may be more flexible than previously considered. Our findings are in line with emerging evidence that the DMN is not a static network engaged commonly across distinct cognitive processes, but is instead a dynamic system, topographically changing in relation to ongoing cognitive demands. Hum Brain Mapp 38:1155-1171, 2017. © 2016 Wiley Periodicals, Inc.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».