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Enregistrement W2765354697 · doi:10.1016/j.bandc.2017.10.001

Mental flexibility: An MEG investigation in typically developing children

2017· article· en· W2765354697 sur OpenAlexafffund
Alexandra Mogadam, Anne E. Keller, Margot J. Taylor, Jason P. Lerch, Evdokia Anagnostou, Elizabeth W. Pang

Notice bibliographique

RevueBrain and Cognition · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroscience, Education and Cognitive Function
Établissements canadiensHolland Bloorview Kids Rehabilitation HospitalHospital for Sick ChildrenMental Health Research CanadaUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchHospital for Sick ChildrenOntario Brain Institute
Mots-clésPsychologyFlexibility (engineering)Typically developingDevelopmental psychologyMagnetoencephalographyCognitive psychologyNeuroscienceElectroencephalographyAutism

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mental flexibility is a core property of cognitive executive functions, relying on an extended frontoparietal network in the brain. fMRI research comparing typically developing children and adults has found that children from an early age recruit the same "classic" brain areas associated with mental flexibility as adults; however, there is evidence that the timing of activation may be different. To investigate the temporal dynamics of brain activity associated with mental flexibility in children, we recruited 22 typically developing children (8-15 years) to complete a set-shifting task in the MEG. Our results showed that while the children relied on the same frontoparietal network of mental flexibility, there was a different emphasis on active brain regions, with children preferentially using their posterior parietal cortices. Additional areas such as the temporal pole and the premotor areas were also recruited, potentially playing a supporting role. Although children shared the same window of peak activity as adults, 75-350ms, we found a significant decrease in activation latency with increasing age, suggesting the presence of developmental differences in timing of brain activity in areas supporting mental flexibility during childhood.

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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,011

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 technologies0,0000,001
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 Opus0,076
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,249 · 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

Citations24
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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