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Enregistrement W2904709339 · doi:10.1016/j.dib.2018.12.053

Correlation between changes in functional connectivity in the dorsal attention network and the after-effects induced by prism adaptation in healthy humans: A dataset of resting-state fMRI and pointing after prism adaptation

2018· article· en· W2904709339 sur OpenAlexaff
Kengo Tsujimoto, Katsuhiro Mizuno, Daisuke Nishida, Masatoshi Tahara, Emi Yamada, Shiori Shindo, Yuuki Watanabe, Shoko Kasuga, Meigen Liu

Notice bibliographique

RevueData in Brief · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueVestibular and auditory disorders
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesJapan Society for the Promotion of Science
Mots-clésResting state fMRIPrism adaptationFunctional magnetic resonance imagingNeuroscienceCerebellumPosterior parietal cortexFunctional connectivityVisual cortexPrimary motor cortexPsychologyNeuroimagingNeurophysiologyCortex (anatomy)Motor cortexBrain mappingAdaptation (eye)Stimulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It has been reported that it is possible to observe transient changes in resting-state functional connectivity (FC) in the attention networks of healthy adults during treatment with prism adaptation. by using functional magnetic resonance imaging (fMRI) (see "Prism adaptation changes resting-state functional connectivity in the dorsal stream of visual attention networks in healthy adults: A fMRI study" (Tsujimoto et al., 2018) [1]. Recent neuroimaging and neurophysiological studies support the idea that prism adaptation (PA) affects the visual attention and sensorimotor networks, which include the parietal cortex and cerebellum. These data demonstrate the effect of PA on resting-state functional connectivity between the primary motor cortex and cerebellum. Additionally, it evaluates changes of resting-state FC before and after PA in healthy individuals using fMRI. Analyses focus on FC between the primary motor cortex and cerebellum, and the correlation between changes in FC and its after-effects following a single PA session. Here, we show data that demonstrate the change in resting-state FC between the primary motor cortex and cerebellum, as well as a correlation between the change ratio of FC and the amplitude of the after-effect.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,067
Score d'incertitude au seuil0,629

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,234 · 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'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

Citations11
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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