Analysis of cell diversity in human and mouse basal ganglia by single-cell RNA sequencing
Notice bibliographique
Résumé
The issues related to the bilingual lexical processing are primarily concerned with the rapid involvement of phonological codes in the process of silent word reading.Here, we investigated bilinguals' neurolinguistic activities during L1 (Korean) and L2 (English) translation as well as language-switching during the same or different sensory type of linguistic stimuli.Subjects performed the translation task consisted of four experimental conditions, KK (Korean-Korean), KE (Korean-English), EE (English-English), and EK (English-Korean).Four words on the screen of visual stimulus and the sound of one word out of four words of auditory stimulus were given simultaneously and the condition was randomly selected in each trial.Subjects were instructed to translate what they see and hear in a brief time and to choose the correct answer as fast as they could.The result from a behavioral experiment showed significant correlations between the reaction time and accuracy in EK and EE.Additionally, the negative correlation was found in each condition accompanying speed-accuracy tradeoffs especially when the type of language was different such as EK and KE.Along with the results from a behavioral study, strong BOLD signals in middle frontal gyrus, precuneus, inferior occipital gyrus, BA 18, BA 9 and BA 39 regions were found in contrasts between conditions in fMRI experiment.We found that the brain took a similar route for translation as well as reading and listening to the word irrespective of the types of language.Our findings indicated when the given linguistic stimulus is less exposed one, especially when the stimulus is a sound, more regions are required to translate it into their familiar language.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».