Quality of maternal behaviour during infancy predicts functional connectivity between default mode network and salience network 9 years later
Notice bibliographique
Résumé
Infants' experiences are considered to determine to a large degree the strength and effectiveness of neural connections and fine tune the development of brain networks. As one of the most pervasive and potent relational experiences of infancy, parent-child relationships appear to be prime candidates to account for experience-driven differences in children's brain development. Yet, studies linking parenting and functional connectivity are surprisingly scarce, and restricted to the connectivity of limbic structures. Accordingly, this longitudinal study explored whether normative variation in the quality of early maternal behaviour predicts the functional connectivity of large-scale brain networks in late childhood. Maternal mind-mindedness and autonomy support were assessed with 28 children when they were 13 and 15 months old respectively. When children were 10 years of age, children underwent a resting-state functional MRI exam. Functional connectivity was assessed between key regions of the default mode network (DMN), salience network (SN), and frontal-parietal central executive network (CEN). Results revealed that higher mind-mindedness and autonomy support predicted stronger negative connectivity between DMN and SN regions. These findings are the first to provide preliminary evidence suggestive of a long-lasting impact of variation within the normative range of early maternal behaviour on functional connectivity between large-scale brain networks.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 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 ».