Spontaneous default network activity reflects behavioral variability independent of mind-wandering
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
The brain's default mode network (DMN) is highly active during wakeful rest when people are not overtly engaged with a sensory stimulus or externally oriented task. In multiple contexts, increased spontaneous DMN activity has been associated with self-reported episodes of mind-wandering, or thoughts that are unrelated to the present sensory environment. Mind-wandering characterizes much of waking life and is often associated with error-prone, variable behavior. However, increased spontaneous DMN activity has also been reliably associated with stable, rather than variable, behavior. We aimed to address this seeming contradiction and to test the hypothesis that single measures of attentional states, either based on self-report or on behavior, are alone insufficient to account for DMN activity fluctuations. Thus, we simultaneously measured varying levels of self-reported mind-wandering, behavioral variability, and brain activity with fMRI during a unique continuous performance task optimized for detecting attentional fluctuations. We found that even though mind-wandering co-occurred with increased behavioral variability, highest DMN signal levels were best explained by intense mind-wandering combined with stable behavior simultaneously, compared with considering either single factor alone. These brain-behavior-experience relationships were highly consistent within known DMN subsystems and across DMN subregions. In contrast, such relationships were absent or in the opposite direction for other attention-relevant networks (salience, dorsal attention, and frontoparietal control networks). Our results suggest that the cognitive processes that spontaneous DMN activity specifically reflects are only partially related to mind-wandering and include also attentional state fluctuations that are not captured by self-report.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découle