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Enregistrement W2898890804 · doi:10.1002/hbm.24414

Interhemispheric connectivity during lateralized lexical decision

2018· article· en· W2898890804 sur OpenAlexafffund
Ronald Chu, Jed A. Meltzer

Notice bibliographique

RevueHuman Brain Mapping · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeural and Behavioral Psychology Studies
Établissements canadiensHeart and Stroke FoundationBaycrest HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesOntario Brain Institute
Mots-clésPsychologyMagnetoencephalographyLateralization of brain functionVisual fieldRight hemisphereLateralityLeft and rightNeuroscienceLexical decision taskCognitive psychologyCognitionElectroencephalography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The well-established right visual field (RVF-lh) advantage in word recognition is commonly attributed to the typical left hemisphere dominance in language; words presented to the LVF-rh are processed less efficiently due to the need for transcallosal transfer from the right to left hemisphere. The exact stage for this hemispheric transfer is currently unsettled. Some studies suggest that transfer occurs at very early stages between primary visual regions, whereas other studies suggest that transfer occurs between the left visual word form area and its right hemisphere homolog. This study explores these conflicting accounts and finds evidence for both. Participants conducted a lateralized lexical decision task with both unilateral and bilateral display conditions. Connectivity analyses were conducted from magnetoencephalography signals that were localized to the left middle occipital gyrus (LMOG), right middle occipital gyrus (RMOG), left visual word form area (LVWFA), and right visual word form area (RVWA). Results from unilateral trials showed asymmetrical interhemispheric connectivity from the RMOG to LMOG and symmetrical interhemispheric connectivity between the LVWFA and RVWFA. Furthermore, bilateral presentations led to reduced interhemispheric connectivity between both homologous region of interest pairs. Together, these results suggest that lateralized word recognition involves multiple stages of interhemispheric interactions and that these interactions are reduced with bilateral displays.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,498
Score d'incertitude au seuil0,578

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,177
Tête enseignante GPT0,396
Écart entre enseignants0,219 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations22
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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