Maturational Changes in Human Dorsal and Ventral Visual Networks
Notice bibliographique
Résumé
Developmental neuroimaging studies report the emergence of increasingly diverse cognitive functions as closely entangled with a rise-fall modulation of cortical thickness (CTh), structural cortical and white-matter connectivity, and a time-course for the experience-dependent selective elimination of the overproduced synapses. We examine which of two visual processing networks, the dorsal (DVN; prefrontal, parietal nodes) or ventral (VVN; frontal-temporal, fusiform nodes) matures first, thus leading the neuro-cognitive developmental trajectory. Three age-dependent measures are reported: (i) the CTh at network nodes; (ii) the matrix of intra-network structural connectivity (edges); and (iii) the proficiency in network-related neuropsychological tests. Typically developing children (age ~6 years), adolescents (~11 years), and adults (~21 years) were tested using multiple-acquisition structural T1-weighted magnetic resonance imaging (MRI) and neuropsychology. MRI images reconstructed into a gray/white/pial matter boundary model were used for CTh evaluation. No significant group differences in CTh and in the matrix of edges were found for DVN (except for the left prefrontal), but a significantly thicker cortex in children for VVN with reduced prefrontal ventral-fusiform connectivity and with an abundance of connections in adolescents. The higher performance in children on tests related to DVN corroborates the age-dependent MRI structural connectivity findings. The current findings are consistent with an earlier maturational course of DVN.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».