Aberrant Cerebellar Resting‐State Functional Connectivity Related to Reading Performance in Struggling Readers
Notice bibliographique
Résumé
Reading is a critical neurodevelopmental skill for school-aged children, which requires a distributed network of brain regions including the cerebellum. However, we do not know how functional connectivity between the cerebellum and other brain regions contributes to reading. Here we used resting-state functional connectivity to understand the cerebellum's role in decoding, reading speed, and comprehension in a group of struggling readers (RD) and a group of adolescents and children with typical reading abilities (TD). We observed an increase in functional connectivity between the sensorimotor network and the left angular gyrus, left lateral occipital cortex, and right inferior frontal gyrus in the RD group relative to the TD group. Additionally, functional connectivity between the cerebellum network and the precentral gyrus was decreased and was related to reading fluency in the RD group. Seed-based analysis revealed increased functional connectivity between crus 1, lobule 6, and lobule 8 of the cerebellum and brain regions related to the default mode network and the motor system for the RD group. We also found associations between reading performance and the functional connectivity between lobule 8 of the cerebellum and the left angular gyrus for both groups, with stronger relationships in the TD group. Specifically, the RD group displayed a positive relationship between functional connectivity, whereas the TD group displayed the opposite relationship. These results suggest that the cerebellum is involved in multiple components of reading performance and that functional connectivity differences observed in the RD group may contribute to poor reading performance.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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 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 ».