MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3044964277 · doi:10.1002/hbm.25142

The neural basis of metacognitive monitoring during arithmetic in the developing brain

2020· article· en· W3044964277 sur OpenAlexaff
Elien Bellon, Wim Fias, Daniel Ansari, Bert De Smedt

Notice bibliographique

RevueHuman Brain Mapping · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueCognitive and developmental aspects of mathematical skills
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesVlaamse regering
Mots-clésMetacognitionPsychologyBasis (linear algebra)ArithmeticCognitive psychologyArtificial intelligenceNeurosciencePattern recognition (psychology)MathematicsComputer scienceCognition

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In contrast to a substantial body of research on the neural basis of cognitive performance in several academic domains, less is known about how the brain generates metacognitive (MC) awareness of such performance. The existing work on the neurobiological underpinnings of metacognition has almost exclusively been done in adults and has largely focused on lower level cognitive processing domains, such as perceptual decision-making. Extending this body of evidence, we investigated MC monitoring by asking children to solve arithmetic problems, an educationally relevant higher-order process, while providing concurrent MC reports during fMRI acquisition. Results are reported on 50 primary school children aged 9-10 years old. The current study is the first to demonstrate that brain activity during MC monitoring, relative to the control task, increased in the left inferior frontal gyrus in children. This brain activity further correlated with children's arithmetic development over a 3-year time period. These data are in line with the frequently suggested, yet never empirically tested, hypothesis that activity in the prefrontal cortex during arithmetic is related to the higher-order process of MC monitoring.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,345
Score d'incertitude au seuil0,609

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,093
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,230 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations27
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueHuman Brain MappingMême sujetCognitive and developmental aspects of mathematical skillsTravaux en français237 207