A systematic review of MRI studies of language development from birth to 2 years of age
Notice bibliographique
Résumé
Neurocognitive functions supporting language development start to develop well before first words are spoken during the first years of life. This process coincides with the initial growth spurt of the brain. While the core components of the language network are well characterized in adults and children, the initial neural correlates of language skills are still relatively unknown. We reviewed 10 studies identified via a systematic search that combined magnetic resonance imaging and language-related measures in healthy infants from birth to 2 years of age. We aimed to describe the current knowledge as well as point out viable future directions for similar studies. Expectedly, the implicated cerebral areas included many established components of the language networks, including frontal and temporal regions. A volumetric leftward asymmetry of the brain was suggested as a determinant of language skills, yet with marked interindividual variation. Overall, temporal and frontal brain volumes associated positively with language skills. Positive associations were described between the maturation of language related white matter tracts and language skills. The language networks showed adult-like structural similarities already in neonates, with weaker asymmetry compared to adults. In summary, we found some evidence that the language circuit described in older age groups is also associated to language skills during the first 2 years of life. However, across the reviewed studies there were no systematic neural correlates of language skills, which is partly explained by a modest number of studies, scattered representation of ages in measurements and the variance in the used methods.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».