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Enregistrement W3010866711 · doi:10.1016/j.neuroimage.2020.116758

Creative, internally-directed cognition is associated with reduced BOLD variability

2020· article· en· W3010866711 sur OpenAlexafffund
Reece P. Roberts, Cheryl L. Grady, Donna Rose Addis

Notice bibliographique

RevueNeuroImage · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueFunctional Brain Connectivity Studies
Établissements canadiensUniversity of TorontoBaycrest Hospital
Organismes subventionnairesMarsden FundCanadian Institutes of Health ResearchBrain Research New ZealandDrug Research Academy, Københavns UniversitetCanada Research Chairs
Mots-clésCognitionPsychologyCognitive psychologyNeuroscienceCognitive science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In a range of externally-directed tasks, intra-individual variability of fMRI BOLD signal has been shown to be a stronger predictor of cognitive performance than mean BOLD signal. BOLD variability's strong association with cognitive performance is hypothesised to be due to it capturing the dynamic range of neural systems. Although increased BOLD variability is also speculated to play a role in internally-directed thought, particularly when creative and flexible cognition is required, there is a relative lack of research exploring whether BOLD variability is related to internally-directed cognition. Thus, we investigated the relationship between BOLD variability and a key component of creativity - divergent thinking - in various tasks that required participants to think flexibly. We also determined whether any associations between BOLD variability and creativity overlapped with, or differed, from associations between mean BOLD signal and creativity. First, we performed task Partial Least Squares (PLS) analyses that compared BOLD signal (either mean or variability) during two future imagination conditions that differed in the amount of cognitive flexibility required: a Congruent condition in which autobiographical details (people, places, objects) comprising an imagined event belonged to the same social sphere (e.g., university) and an Incongruent condition in which details belonged to different social spheres and required greater cognitive flexibility to integrate. Results indicated that the Incongruent condition was associated with a widespread reduction in both BOLD variability and mean signal (relative to the Congruent condition), but in largely non-overlapping regions. Next, we used behavioral PLS to determine whether individual differences in performance on future simulation tasks as well as the Alternate Uses Task relates to BOLD variability and mean BOLD signal. Better performance on these tasks was predominantly associated with increases in mean BOLD signal and decreases in BOLD variability, in a range of disparate brain regions. Together, the results suggest that, unlike tasks requiring externally-directed cognition, superior performance on tasks requiring creative internal mentation is associated with less (not more) variability.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,054
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,210 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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