The brain-structural correlates of mathematical expertise
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Studies in several domains of expertise have established that experience-dependent plasticity brings about both functional and anatomical changes. However, little is known about how such changes come to shape the brain in the case of expertise acquired by professional mathematicians. Here, we aimed to identify cognitive and brain-structural (grey and white matter) characteristics of mathematicians as compared to non-mathematicians. Mathematicians and non-mathematician academics from the University of Oxford underwent structural and diffusion MRI scans, and were tested on a cognitive battery assessing working memory, attention, IQ, numerical and social skills. At the behavioural level, mathematical expertise was associated with better performance in domain-general and domain-specific dimensions. At the grey matter level, in a whole-brain analysis, behavioural performance correlated with grey matter density in left superior frontal gyrus - positively for mathematicians but negatively for non-mathematicians; in a region of interest analysis, we found in mathematicians higher grey matter density in the right superior parietal lobule, but lower grey matter density in the right intraparietal sulcus and in the left inferior frontal gyrus. In terms of white matter, there were no significant group differences in fractional anisotropy or mean diffusivity. These results reveal new insights into the relationship between mathematical expertise and grey matter metrics in brain regions previously implicated in numerical cognition, as well as in regions that have so far received less attention in this field. Further studies, based on longitudinal designs and cognitive training, could examine the conjecture that such cross-sectional findings arise from a bidirectional link between experience and structural brain changes that is itself subject to change across the lifespan.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 découle