The modulation of EEG variability between internally- and externally-driven cognitive states varies with maturation and task performance
Notice bibliographique
Résumé
Increasing evidence suggests that brain signal variability is an important measure of brain function reflecting information processing capacity and functional integrity. In this study, we examined how maturation from childhood to adulthood affects the magnitude and spatial extent of state-to-state transitions in brain signal variability, and how this relates to cognitive performance. We looked at variability changes between resting-state and task (a symbol-matching task with three levels of difficulty), and within trial (fixation, post-stimulus, and post-response). We calculated variability with multiscale entropy (MSE), and additionally examined spectral power density (SPD) from electroencephalography (EEG) in children aged 8-14, and in adults aged 18-33. Our results suggest that maturation is characterized by increased local information processing (higher MSE at fine temporal scales) and decreased long-range interactions with other neural populations (lower MSE at coarse temporal scales). Children show MSE changes that are similar in magnitude, but greater in spatial extent when transitioning between internally- and externally-driven brain states. Additionally, we found that in children, greater changes in task difficulty were associated with greater magnitude of modulation in MSE. Our results suggest that the interplay between maturational and state-to-state changes in brain signal variability manifest across different spatial and temporal scales, and influence information processing capacity in the brain.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».