Girls’ attentive traits associate with cerebellar to dorsal attention and default mode network connectivity
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Attention traits are a cornerstone to the healthy development of children’s performance in the classroom, their interactions with peers, and in predicting future success and problems. The cerebellum is increasingly appreciated as a region involved in complex cognition and behavior, and moreover makes important connections to key brain networks known to support attention: the dorsal attention and default mode networks (DAN; DMN). The cerebellum has also been implicated in childhood disorders affecting attention, namely autism spectrum disorder (ASD) and attention deficit hyperactivity disorder (ADHD), suggesting that attention networks extending to the cerebellum may be important to consider in relation to attentive traits. Yet, direct investigations into the association between cerebellar FC and attentive traits are lacking. Therefore, in this study we examined attentive traits, assessed using parent reports of ADHD and ASD symptoms, in a community sample of 52 girls aged 4-7 years, i.e. around the time of school entry, and their association with cerebellar connections with the DAN and DMN. We found that cortico-cerebellar functional connectivity (FC) jointly and differentially correlated with attentive traits, through a combination of weaker and stronger FC across anterior and posterior DAN and DMN nodes. These findings suggest that cortico-cerebellar integration may play an important role in the manifestation of attentive traits.
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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 | 0,001 | 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) | 0,004 | 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 ».