Neuroimaging predictors of creativity in healthy adults
Notice bibliographique
Résumé
Neuroimaging has revealed numerous neural predictors of individual differences in creativity; however, with most of these identified in only one study, sometimes involving very small samples, their reliability is uncertain. To contribute to a convergent cognitive neuroscience of creativity, we conducted a pre-registered conceptual replication and extension study in which we assessed previously reported predictors of creativity using a multimodal approach, incorporating volumetric, white matter, and functional connectivity neuroimaging data. We assessed sets of pre-registered predictors against prevailing measures of creativity, including visual and verbal tests of divergent thinking, everyday creative behaviour, and creative achievement. We then conducted whole-brain exploratory analyses. Greater creativity was broadly predicted by features of the inferior frontal gyrus (IFG) and inferior parietal lobe (IPL), including both local grey matter and white matter predictors in the IFG, the superior longitudinal fasciculus that connects them, and IFG-IPL functional connectivity. As IFG and IPL are important nodes within executive control and default mode networks (DMN), respectively, this result supports the view that executive modulation of DMN activity optimizes creative ideation. Furthermore, white matter integrity of the basal ganglia was also a generalizable creativity predictor, and exploratory analyses revealed the anterior lobe of the cerebellum and the parahippocampal gyrus to both be reliable predictors of creativity across neuroimaging modalities. This pattern aligns with proposals ascribing roles of working and long-term memory to problem-solving and imagination. Overall, our findings help to consolidate some, but not all, neural correlates of individual differences that have been discussed in the cognitive neuroimaging of creativity, yielding a subset that appear particularly promising for focused future investigation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».